matlab解决路径优化代码二元结构的拓扑优化（TOBS） Matlab代码，用于通过TOBS方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程进行拓扑优化。 作者： Raghavendra Sivapuram（加利福尼亚大学）， Renato Picelli（圣保罗大学）， 数值特征： 问题线性化； 移动限制（限制放松）； 灵敏度过滤； 整数编程*。 *此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“ intlinprog”。 为了获得更好的性能，我们建议使用CPLEX库，该库可从IBM网站免费下载。 安装CPLEX之后，安装路径是： % Add CPLEX library. addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux ' ); addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/ ' ); 和 % options.Optimizer = 'cplex'; options.Optimizer = ' intlinprog ' ; 必须

序贯蒙特卡洛matlab代码受控SMC 这些文件夹包含MATLAB代码，这些代码实现了Jeremy Heng，Adrian Bishop，George Deligiannidis和Arnaud Doucet的arXiv报告“受控顺序蒙特卡洛”的数值结果。 StateSpaceModels /和StaticModels /文件夹包含与每个数值示例相对应的子文件夹。 每个子文件夹都有一个README.txt文件，该文件将说明如何在其中运行脚本。

视频图matlab代码KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射 这是我们针对EECS 568：移动机器人：方法和算法的最终项目git存储库。 我们的项目是在KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射。 您可以观看我们的程序的最终演示视频，该程序是使用KITTI本地化和构建地图的。 您可以找到我们的最终报告。 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 左InEKF本地化 点击查看完整视频 先决条件 的MATLAB 由于我们的代码是用MATLAB编写的，因此您可以在任何OS平台上运行我们的程序。 运行本地化程序 首先，您需要使用我们的左不变EKF生成轨迹。 为此，请编辑InEKF_Main.m第5行，以将其输入输入数据集文件夹名称。 例如，对于数据集0009 ，代码行应如下所示： filename = '2011_09_26_drive_0079_sync'; 之后，只需运行InEKF_Main.m ，它将在SE3中的姿势保存为.txt文件中的12乘1矢量。 文件的名称将是“ poses.txt”附加的数据集的名称。 例如，由文件夹2011_09_26_drive_00

具有 LN(mu,sigma) 的任何不确定参数 X 的“n”阶系数可以分析计算为： ai_a=sigma^n*exp(mu+sigma^2/2)/(n!) 代码使用Matlab符号积分计算系数

seir的matlab代码 重新设定对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望 论文的支持代码 目录 关于守则 此存储库中的代码允许重复和独立分析 Felix Wong 和 James J. Collins 在论文“重置对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望”中描述的代码。 该代码需要 MATLAB 2019b 或更高版本才能运行。 运行代码 传输码网络模型 在主文件夹中，有 MATLAB 脚本，用于再现正文中详述的传输网络模型。 no_exogenous_infections.m 该文件是主要的模拟脚本。 它生成 BA 或 WS 随机图并运行正文中描述的 SEIR 模拟。 它没有考虑任何外源性感染。 （对于完整的图，使用ones()函数生成邻接矩阵。） exogenous_infection.m 该文件是对主要模拟脚本的改编，考虑到了任何外源性感染。 它假设图模型已经生成并且邻接矩阵存储在变量A 中。 在运行 no_exogenous_infections.m 之后运行它以确保正确存储图形模型。 考虑到随机接种的情况，取消注释相应的代码行。 SEIR.m 该文件模

kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati

svd算法matlab代码code_WSTNN Matlab代码 张量N管状秩及其低阶张量恢复的凸松弛 Copyright: Yu-Bang Zheng, Ting-Zhu Huang, Xi-Le Zhao, Tai-Xiang Jiang, Teng-Yu Ji, and Tian-Hui Ma 1）。 开始使用 运行以下Demo_LRTC来比较各种方法。 2）。 细节 更多细节可以在[1]中找到。 [1] Y.-B. Zheng, T.-Z. Huang*, X.-L. Zhao, T.-X. Jiang, T.-Y. Ji, and T.-H. Ma, Tensor N-tubal rank and its convex relaxation for low-rank tensor recovery. 比较的低秩张量完成方法如下： 1. HaLRTC [2] Tucker decomposition based method 2. TNN [3] t-SVD based method 3. WSTNN [1] t-SVD based method 比较的张量鲁棒主成分分析方法如

(精品word)五种灰色关联度分析matlab代码.doc

matlab代码影响Functional-Multiplex-PageRank ％++++++++功能复用页面等级++++++++++++++++++++++++++++ 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码： ）MultiRank_Nodes_Layers.m是实际的MultiRank算法，它针对每个参数值gamma，s，a生成节点的排名和层的排名。 2）MultiRank.m针对给定的s和a值，计算间隔（0,3）中不同伽玛值的Multirank。 3）MultiRank_plots.m是用于生成顶级节点和层的图的代码 欧洲空中多重运输网络EUAirTransportation_layers.txt EUAirTransportation_nodes.txt EUAir Transportation_multiplex.edges的数据集 文件read_airports.m用于读取上述数据集，并以MATLAB代码读取的格式放置。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量z = [z ^（1,0），z ^（0,1），z ^（1,

omp算法matlab代码鲍里斯算法或鲍里斯推杆或鲍里斯旋转 用于在电磁场中数值跟踪非相对论性带电粒子的Boris算法。 基本算法可以在python脚本或Matlab脚本中找到。 C文件允许麦克斯韦速度分布中的多个粒子。 我已经为C输出（.csv格式）提供了一个matlab绘图脚本。 我已经包含了Matlab格式的功能文件。 C代码 要编译C代码，请使用自动工具：（1）autoreconf -i（2）./configure（3）make（4）./boris 注意：这是使用OpenMP（共享内存并行处理）进行并行化的。 用户可以禁用标题和行“ #pragma omp parallel for”。 Fortran90 可根据要求提供fortran90版本。 其他资源 有关推动粒子的其他资源，我推荐这两篇令人愉快的博客文章及其相关参考。 我相信还有用Java编写的示例代码：