Matlab代码sqrt 该软件包通过mainfile.m操作。 BSC-0.11通道的长度为N-64和尺寸K-22的二进制极性代码 我们通过2种方法识别冻结的位（或信息位的补充集） 基于Bhattacharyya参数的方法 基于蒙特卡洛的方法（对于这一部分，我在“ HD Pfister。“极地代码简介”中使用了matlab函数。演讲笔记，2014年4月21日，最后访问于2018年7月22日。”） 基于Bhattacharyya参数的方法 在最初的论文中，Arikan将Bhattacharyya参数用作信道质量的另一种度量。 由于没有有效的算法来计算Bhattacharyya参数，因此我们使用IEEE中的“ E. Arikan，“信道极化：一种为对称二进制输入无内存信道构造容量实现代码的方法””中的公式34和35给出的上限。信息理论交易》，第55卷，第7期，第3051-3073页，2009年7月”。 该过程开始于计算Bhattacharya参数Z = 2 sqrt（p （1-p）），然后递归地实现公式34和35，直到生成所需数量的通道为止。 选择具有最小Bhattacharyya参数的

Matlab代码sqrt LipSDP 该存储库包含Mahyar Fazlyab，Alexander Robey，Hamed Hassani，Manfred Morari和George J. Pappas引入的Lipschitz常数估计半定编程框架的代码。 这项工作将作为论文发表在NeurIPS 2019上。 与文献中的其他方法相比，这种用于计算神经网络的Lipschitz常数的半定程序设计方法更具可伸缩性和准确性。 通过将激活函数视为凸电位函数的梯度，我们使用增量二次约束来公式化LipSDP ，这是一个估计Lipschitz常数的凸程序。 我们提供三种形式的SDP： LipSDP网络对所有可能的激活函数对施加约束，并具有O（n²）个决策变量，其中n是网络中隐藏神经元的数量。 它是可伸缩性最低但最准确的方法。 LipSDP-Neuron忽略了不同神经元之间的交叉耦合约束，并具有O（n）个决策变量。 与LipSDP网络相比，它具有更高的可扩展性和准确性。 对于这种情况，我们有T =诊断（λ11，...，λNN）。 LipSDP-Layer每层仅考虑一个约束，从而产生O（m）个决策变量，其

Matlab代码sqrt BESOneo2 快速有效的BESO拓扑优化功能，用于受体积限制的2D最小符合性拓扑优化。 关于 二维双向进化拓扑优化（BESO），用于计算受给定体积约束的最佳最小顺应性结构。 BESO基于的代码，通过减少索引和有效的矩阵构造实现了显着的加速。 入门 可以使用[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3);来调用一个基本的悬臂示例[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3); BESOneo2.m中包含有关框架加固问题，L型支架和MBB梁的BESOneo2.m并在主要代码后进行注释。 这些可以替换C部分，也可以在此处定义自定义结构。 输入项 范围 描述 nx ny 在x和y方向上设计域大小 volfrac 体积约束，其中0 < volfrac <= 1 er 进化率 rmin 灵敏度滤波器半径解决网格相关性问题 特征 可以通过在代码部分C的pasS和pasV集中添加元素来实现非设计区域的指定。这将从优化过程中排除指定的元素，并将它们永久设置为实心或空元素。 示例：不可设计的区域 在C部分pasV

Matlab代码sqrt 转移矩阵 转移矩阵是用于薄膜光学分析的标准工具。 该库在MATLAB中实现了传递矩阵，并且紧随Eugene Hecht的书（《光学》 ，第四版，第9章，第7节）。 有关如何从麦克斯韦方程式导出传递矩阵的背景信息，用户应参考教科书。 该库为实现特定任务的自定义代码提供了基础。 最佳建模：传递矩阵将薄膜两个边界处的电磁场联系起来。 薄膜的反射率，透射率和吸收率可以从相应的传输矩阵中得出（请参见下面的示例）。 多层分析：多层结构的分析，包括基质和上层基质的存在，可以通过将各个矩阵相乘来轻松实现。 推导介电函数和折射率：传递矩阵也可以反过来用于从光学测量中推导材料光学函数，例如介电函数和折射率。 受Kramers-Kronig关系约束的优化过程可用于获得可靠的结果。 有关Kramers-Kronig约束分析的理论讨论，请参见。 可以在中找到2D材料过程的实现。 例子 此示例计算独立的100 nm厚SiO 2层的反射率（ R ），反射率（ r ），透射率（ T ），透射系数（ t ）和吸收率（ A ）。 eps0= 8 .85e- 12 ; % vacuum permi

Matlab代码sqrt MATLAB中的动态模式分解 MATLAB函数，用于对时间间隔均匀的时空数据执行动态模式分解（DMD）。 简单来说，它将数据分解为具有固定频率和增长率/衰减率的振荡时空模式。 资料来源 该脚本基于Steven L. Brunton和J. Nathan Kutz在“数据驱动的科学与工程”一书中介绍的技术和代码，以及其上可用的代码。 有关此方法的详细说明，请参见下面的史蒂夫视频。 DL Donoho和M. Gavish在 用法： 本示例说明如何在2D速度场数据上计算DMD。 假设速度ux和uy在时间1到m+1上存储在大小(NX,NY)网格上，时间间隔相等。 数据矩阵的大小为(n,m+1)其中n=2*n0 ，并且n0=NX*NY ，其中data(1:n0,k)在时间t_k为ux ，被t_k平为向量，并且类似地data(n0+1:2*n0,k)为uy 。 然后，可以使用以下公式计算DMD： X = data(:, 1 : end - 1 ) % Size (n,m) Xprime = data(:, 2 : end ) % Size (n,m) % If all th

Matlab代码sqrt B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别 由林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji在麻省大学阿默斯特分校创建 介绍 由Yuqi Huo修改。此存储库包含用于在B-CNN [ICCV 2015]和改进的B-CNN [BMVC 2017]论文中重现结果的代码： @inproceedings{lin2015bilinear, Author = {Tsung-Yu Lin, Aruni RoyChowdhury, and Subhransu Maji}, Title = {Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition}, Booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, Year = {2015} } @inproceedings{lin2017impbcnn, Author = {Tsung-Yu Lin, and Subhransu Maji}, Booktitle = {British

Matlab代码sqrt B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别 由林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji在麻省大学阿默斯特分校创建 介绍 该存储库包含用于在B-CNN [ICCV 2015]和改进的B-CNN [BMVC 2017]论文中重现结果的代码： @inproceedings{lin2015bilinear, Author = {Tsung-Yu Lin, Aruni RoyChowdhury, and Subhransu Maji}, Title = {Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition}, Booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, Year = {2015} } @inproceedings{lin2017impbcnn, Author = {Tsung-Yu Lin, and Subhransu Maji}, Booktitle = {British Machine Visi

博客：PostgreSQL的学习心得和知识总结（五十）|词法级自上而下完美实现PostgreSQL数据库BIGINT的实现方案

Matlab代码sqrt computingal_finance-matlab 项目编号为10，即11、23、34等 10随机数生成，离散和连续随机变量仿真 20蒙特卡洛模拟，期权定价–第一步降低方差技术。 30随机过程的模拟，离散化方案（Euler，Milstein等），通过模拟定价证券–第一步。 低差异序列，应用程序。 40二项式，三项式定价欧式和美洲期权的方法。 希腊人的估计。 50通过仿真的最小二乘定价法，最小二乘蒙特卡罗方法。 60异国期权估值：亚洲，障碍期权，方差掉期估值。 70数值偏微分方程-方法，有限差分方案-隐式，显式，Crank-Nicolson方法。 80种利率模型–单因素或多因素（Vasicek，CIR，Longstaff-Schwartz，G2 ++，Hull-White），折扣债券的定价选项，票息支付债券的定价选项。 90抵押支持证券的估值和对冲的模拟方法。 预付款模型，期权调整后的价差-期限和凸度。 （要做） 专案 1.1 在[0,1]上生成10,000个均匀分布的随机数。 使用LGM方法绘制它们的直方图。 现在，使用Matlab的内置函数来执行相同的操作

matlab代码sqrt toto 工具箱 toto pro 工具在本项目 分支上 ,该工具为商业版 版本 内容 修改时间 修改人 0.1 创建文档 2017/9/12 姜世博 0.2 适配toto 0.2，增加自动修改stateflow中，变量数据类型功能 2017/9/18 姜世博 0.3 适配toto 0.3，修改模型配置，ERT和AutoSAR配置脚本升级为v0.9 2017/9/23 姜世博 0.4 适配toto 0.4，增加 修改端口属性 和 恢复端口属性两个功能 2017/9/25 姜世博 0.5 ERT和AutoSAR配置脚本升级为v0.9.3 2017/10/10 姜世博 0.6 适配ERT和AutoSAR配置脚本 v0.9.4，更改修改端口属性和恢复端口属性两个按钮的策略，具体查看2.15 修改端口属性 2017/10/16 姜世博 0.7 适配ERT和AutoSAR配置脚本 v0.9.5; 修复修改端口属性功能bug，在检测到模型配置中采样模式设为连续时，将端口采样时间时间设为默认的-1; 增加信号线重命名功能，此功能会将端口的名字命名到连接端口的信号线上，具体查