植被覆盖度( FVC）指植被（叶、茎、枝）在地面垂直投影面积占区域总面积比例。 像元二分模型计算：FVC=(NDVI - NDVI_soil）/（NDVI_veg - NDVI_soil） 式中，NDVI_soil为完全裸土或无植被覆盖区域NDVI值，NDVI_veg为完全被植被覆盖的像元NDVI值。累计百分比为5%时的NDVI值为NDVI_soil，累计百分比为95%时的NDVI值为NDVI_veg。

内容概要：本文详细介绍了如何在COMSOL Multiphysics中进行表面等离激元（SPP）的建模与仿真实验。主要内容涵盖从模型建立、物理场选择、材料定义、几何构造、网格划分、边界条件设定、求解设置到最后的数据分析与优化。特别强调了使用Drude模型定义金属介电常数以及通过棱镜耦合方法激发表面等离激元的具体步骤和技术要点。此外，还提供了MATLAB代码用于计算SPP的色散曲线，帮助理解SPP的基本性质及其激发条件。 适合人群：从事纳米光子学、表面等离激元研究的科研人员及研究生，尤其是那些希望利用COMSOL进行相关仿真的学者。 使用场景及目标：适用于需要深入理解和掌握SPP特性和激发机制的研究项目。通过学习本文提供的具体操作流程，可以更好地设计实验方案，提高仿真的准确性，并为进一步探索SPP的应用提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中不仅包含了详细的建模步骤，还有许多实用的小技巧和注意事项，有助于初学者避开常见的错误陷阱。同时，通过实例展示了如何调整参数以优化SPP的激发效果，使读者能够更加灵活地应用于自己的研究工作中。

21.4 计算例子 我们计算一个薄透镜组得光焦度，有效焦距(EFL)为 400mm 的胶合消色差透镜，用到 的玻璃（及其性质）如表 21.2 所示。ΔPij如表 21.2 所示。 代入表中的数值，等式 21.13 中的分母为： 代入方程 21.13： 因此： 同理，由方程组 21.14 和 21.15 可得： （注意三个光焦度的总和等于 0.0025。）

基于元胞自动机法的枝晶生长模拟：任意角度偏心正方算法结合流体动力学LBM研究,基于元胞自动机法的枝晶生长模拟：任意角度偏心正方算法结合流体动力学LBM分析,C++程序，基于元胞自动机法模拟枝晶生长，能实现任意角度（偏心正方算法），同时采用LBM考虑了对流作用对枝晶生长的影响。 ,C++程序; 元胞自动机法; 枝晶生长模拟; 偏心正方算法; 任意角度; LBM; 对流作用; 枝晶生长影响。,C++元胞自动机法模拟任意角度枝晶生长程序：LBM对流影响考虑 元胞自动机法是一种数学模型，用于模拟具有离散时空规则的系统。在材料科学领域，它被广泛应用于枝晶生长模拟，即模拟金属材料在凝固过程中晶体枝晶的形态演变。元胞自动机法能够以简化的规则描述复杂的物理过程，适用于模拟微观结构的形成，尤其是在没有解析解的情况下。本研究采用的任意角度偏心正方算法，允许模拟枝晶在空间中任意角度的生长过程，提高了模型的灵活性和精确度。 流体动力学LBM（格子玻尔兹曼方法）是一种模拟流体运动的数值计算方法，能够模拟流体的宏观行为。在枝晶生长模拟中，LBM可以用来考虑对流作用对晶体生长的影响。对流作用是指在凝固过程中，温度和浓度梯度引起的液体流动，这会直接影响枝晶生长速率和形态。将LBM与元胞自动机法相结合，可以在模拟中加入流体动力学效应，从而更全面地分析影响枝晶生长的因素。 在枝晶生长模拟的C++程序中，元胞自动机法主要负责生成和更新晶格上的元胞状态，模拟晶体结构的演化。通过设定适当的初始条件和边界条件，程序能够模拟出枝晶在不同条件下的生长过程。偏心正方算法的引入使得模型能够处理枝晶生长时的各向异性，即晶体在不同方向上的生长速度不同，这对于预测枝晶生长形态至关重要。 研究者们通过C++编写程序，实现了基于元胞自动机法的枝晶生长模拟，并结合了LBM来考虑对流作用。在模拟中，他们能够观察到枝晶生长的动态过程，并分析不同条件对枝晶形态的影响。这种模拟方法对于研究材料的微观结构和性能具有重要意义，能够为材料的设计和改进提供理论指导。 除了技术分析和模拟枝晶生长的程序，文档中还包含了技术分析枝晶生长模拟与元胞自动机法在工程中的应用探索。这表明研究不仅仅局限于理论模拟，还包括将模拟结果应用于实际工程问题的探讨。例如，在金属材料加工过程中，通过模拟预测枝晶的形态可以帮助工程师优化加工条件，提高材料的质量和性能。 图像文件（1.jpg、2.jpg）可能是模拟结果的可视化展示，为研究者和工程师提供了直观的参考。此外，还包含了一些文本文件（程序实现枝晶生长模拟与算法优化探索.txt、程序在枝晶生长模拟中的技术分析.txt），这些文件中可能详细记录了模拟程序的设计思路、算法的优化过程，以及在枝晶生长模拟中应用技术分析的具体内容。 基于元胞自动机法的枝晶生长模拟与流体动力学LBM的研究和分析，为理解和预测材料微观结构的演化提供了强有力的工具。通过C++程序的实现，研究者可以更深入地探索枝晶生长的机理，并将其应用于实际的材料科学和工程领域。

元强化学习是强化学习的一个分支，它旨在通过少量的样本数据快速适应于更广泛的任务。元强化学习的核心思想是提高学习的效率和泛化能力，这对于解决深度强化学习中样本效率低下和策略通用性不足的问题具有重要意义。 深度强化学习是强化学习的一种，它结合了深度学习技术，通过神经网络来近似策略或价值函数。深度强化学习在许多序贯决策任务中取得了显著成功，如围棋和机器人控制等。然而，深度强化学习的一个主要限制是它需要大量的学习数据和计算资源才能学习到有效的策略。 元学习是机器学习的一个研究领域，它关注的是如何让学习算法本身能够快速学习新知识。元学习的目标是训练出一个能够在多个任务上表现良好的模型，这与传统的机器学习方法不同，后者需要为每个新任务重新训练模型。 元强化学习正是将元学习的思想应用于强化学习问题中。通过元强化学习，一个智能体可以从先前经验中学习到如何更快更好地学习新任务。在元强化学习中，智能体在多个相关任务上进行学习，以形成一种“学习如何学习”的能力，从而提高学习效率。 在元强化学习的研究进展方面，研究者们对深度强化学习和元学习的基本概念进行了介绍。对元强化学习进行了形式化定义，并总结了常见的场景设置。然后，从元强化学习研究成果的适用范围角度出发，介绍了现有研究进展。分析了元强化学习领域的研究挑战与发展前景。 元强化学习的研究进展可以分为几个主要方向：算法设计、理论分析、多任务学习、快速适应等。在算法设计方面，研究者尝试设计各种新的算法框架以提高元强化学习的效率。理论分析关注于理解元强化学习的工作原理和其在不同任务上的性能。多任务学习方面，研究者尝试通过让智能体在多个相关任务上进行学习，来增强其对新任务的适应能力。快速适应方向则关注于如何让智能体在遇到新任务时，能够快速调整策略以实现有效学习。 尽管元强化学习具有广阔的前景，但在研究过程中也面临着诸多挑战。例如，如何设计出更为高效的元学习算法、如何平衡学习效率与学习深度、如何处理学习过程中的不确定性问题、如何确保策略的稳定性和安全性等都是当前元强化学习研究需要解决的问题。 展望未来，元强化学习有望在理论和实践上都取得重要的突破。随着机器学习和人工智能技术的不断进步，元强化学习有可能在解决样本效率问题、提升策略的泛化能力等方面取得更大的进展，进而推动强化学习领域的全面发展。

更新声明 1.0.0 首次提交 1.1.0 修复打开视频后，人物行走卡顿问题 1.1.1 新增场景completeScene，展示整个项目所有动态加载的所有模型资源 操作说明 点击或滑动左侧半屏移动角色 滑动右侧半屏可旋转摄像头控制角色视角 点击场景墙上画，可放大观看 点击场景正中的大屏幕，可以播放视频 PC上支持键盘 W、A、S、D 控制角色移动 资源说明 程序： 角色基础操作：行走、遮挡物判断、摄像机跟随 3D视频播放 美术：角色、场景模型

沥青混合料的力学性能研究在土木工程领域具有重要的意义。传统的方法往往基于均质材料的假设，这难以准确反映材料组成的复杂性和非均质性对力学性能的影响。为了解决这一问题，研究人员尝试结合计算机仿真技术，从细观角度研究沥青混合料的力学性质。数字图像分析技术在这一领域的应用，可有效地帮助分析和理解混合料的细观结构。 数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行获取、处理、分析和理解，以提取所需信息和特征的过程。它包括图像获取、图像处理和图像识别等步骤。图像获取的实质是图像的数字化过程，通常使用的数字化设备有胶片扫描仪、CCD数码相机或摄像机等。在沥青混合料的研究中，CCD相机因其高分辨率和高灵敏度而被广泛使用，能够捕捉到沥青混合料的细节，如集料颗粒的分布和形状。 图像处理是数字图像分析中的核心部分，主要包括图像转化、图像增强和图像分割等过程。由于沥青混合料中的集料、沥青胶浆和空隙在图像中具有不同的颜色对比度，图像转化过程中通常会将真彩色图像转换为灰度图像，以简化数据处理过程。常用的转化算法有流行色方法、中位切分法和八叉树颜色量化算法等。选择合适的算法能够使图像细节更加清晰，便于后续分析。 图像增强处理的目的是为了提高图像质量，包括消噪和突出图像中有用信息的特征。直方图均衡化是增强图像对比度的常用方法，其基本思想是将图像的直方图变换成均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围。频域滤波和空间滤波是增强图像对比度和细节的常用技术，空间滤波方法因其简单高效而被选用。经过图像增强处理后，可以有效地锐化颗粒边界，使得图像中的集料颗粒和空隙更加清晰。 图像分割是数字图像处理中的重要步骤，目的是将图像分割成具有不同属性的区域，以便于单独分析。沥青混合料图像分割的目的是将集料、沥青胶浆和空隙三个主要部分准确地分离出来。这一过程是后续矢量化分析和有限元建模的基础。 几何形状矢量化原理是将图像中的细观结构转换为可进行数值分析的矢量化模型。在沥青混合料的研究中，通过矢量化原理可以将二维图像的细观结构转化为矢量化的细观结构模型，这为有限元分析提供了必要的几何信息。在矢量化过程中，可以计算出混合料组分的几何参数，如面积、体积、形状和分布等。 有限元网格自动生成技术可以将矢量化后的细观结构自动转化为有限元网格模型，从而为力学计算提供数值模型。有限元方法是一种通过将连续体离散化为有限个单元，对每个单元进行力学分析，最后集成整个结构的响应的数值方法。在沥青混合料的研究中，有限元方法被用来模拟细观结构的力学行为，如应力分布、变形特性等。这种方法能够更准确地反映材料细观结构的非均质性对宏观力学性能的影响。 马歇尔试验是一种常用的沥青混合料的力学性能测试方法，通过马歇尔试件的实验可以评价沥青混合料的力学性质。本文的研究展示了通过数字图像分析得到的有限元模型如何真实地实现沥青混合料非均质性研究的实例。通过对比模拟结果与实际实验数据，可以验证模型的有效性和准确性。 在沥青混合料的研究中，数字图像处理、几何形状矢量化和有限元网格自动生成技术的综合应用为力学性能研究提供了新的思路和方法。这一综合技术路线不仅提高了沥青混合料细观结构描述的准确性，也促进了对材料非均质性质的深入理解，为工程设计和材料优化提供了理论依据和技术支撑。

空隙是沥青混合料细观结构特性的重要组成部分，水和空气存在于其中时会造成混合料的水损害与老化，另外空隙也是混合料结构中的薄弱点与缺陷，与混合料的受力特性与破坏过程紧密相关.该文利用离散元工具生成了具有级配特征的沥青混合料颗粒流模型，移植借鉴离散元流固耦合分析的方法来计算混合料中各空隙的位置与体积等参数，得到了混合料中的空隙分布特性，并与实际混合料试件上使用 CT扫描与图像分析得到的结果进行了对比，证明了论文所用分析方法的有效性.

基于离散元理论方法,以AC-13、SMA-13两种混合料作为研究对象,介绍生成颗粒的方法,对比两种混合料颗粒生成情况与现实是否相符,结果表明:建模得到的两种混合料是悬浮密实型和骨架密实型,与实际相符;以两种混合料的劈裂试验为基础分析两者的性质,验证离散元方法的可行性。

"FDTD复现技术：法诺共振、等离子激元、MIM介质超表面折射率传感器及MIM波导的时域有限差分法模拟研究与实践",FDTD复现:用时域有限差分法FDTD去复现的几篇lunwen lunwen关于法诺共振、等离子激元、MIM介质超表面折射率传感器、MIM波导 附送FDTD学习知识库 ,FDTD复现; 法诺共振; 等离子激元; MIM介质超表面折射率传感器; MIM波导; FDTD学习知识库,FDTD复现：多篇论文研究法诺共振与等离子激元等物理现象 时域有限差分法（FDTD）是一种数值计算技术，被广泛应用于电磁波在时空中传播的模拟。FDTD方法的原理是通过在离散的时间和空间网格上应用差分方程来模拟电场和磁场的变化。这种方法能够精确模拟各种电磁现象，包括但不限于反射、折射、衍射等。 在本研究中，FDTD复现技术被用来探索法诺共振、等离子激元、以及金属-绝缘体-金属（MIM）介质超表面折射率传感器和MIM波导。法诺共振是指特定频率下的光波在介质中产生共振吸收的现象，这一现象在设计光学滤波器和传感器等领域有着重要的应用价值。等离子激元是指金属表面的自由电子与入射光子相互作用产生的表面等离子体，它能够在纳米尺度上操纵光波，为纳米光子学的发展提供了新的可能。 MIM结构是一种特殊的光学结构，由两层金属和夹在中间的一层绝缘体组成。这种结构能够在亚波长尺度上操纵光的传播，使得其在制作微型光学设备、如传感器和波导等方面具有独特优势。MIM介质超表面折射率传感器便是利用MIM结构的光学特性来测量介质的折射率变化，具有高灵敏度和快速响应的特点。 MIM波导则是一种利用金属-绝缘体-金属结构导引光波的波导，它在集成光路、光学通信和传感等领域有着潜在应用。波导中的光波传输可以通过改变波导的尺寸和材料来控制，实现光信号的放大、转换和调制等功能。 FDTD复现技术的实践不仅加深了对法诺共振和等离子激元等物理现象的理解，也为开发新型光学设备提供了强有力的理论支持和设计工具。通过FDTD模拟，研究者可以在计算机上对光学器件进行预设计和优化，从而减少实验成本，加速研发进程。 此外，附送的FDTD学习知识库为学习者提供了一个系统化的学习路径，帮助他们更好地掌握FDTD方法，以便于在未来的科研和工程实践中应用这一技术。 整体而言，FDTD复现技术在现代光学和光子学领域的研究和应用中扮演着举足轻重的角色。通过复现研究，我们可以更深入地理解光学现象的本质，开发出性能更为优越的光子学器件，并推动相关科技的快速发展。