高斯扩散模型matlab代码uFab-形式元素扩散 背景技术请阅读James D. Plummer等人的《硅VLSI技术：基础知识，实践和建模》第7章。 请特别注意第7.5.1节。 Nicholas J. Giordano和Hisao Nakanishi在《计算物理学》第二版中讨论了扩散方程的数值解。 这两本书在凯文街图书馆都有。 您还应该阅读我有关扩散的注释和有关Plummer中扩散的章节。 热扩散是掺杂物扩散的一个很好的类比，方程很相似。 以下是一些参考，以及一些可能有用的代码片段。 任务您的工作是使用MATLAB或您选择的另一种语言编写程序，以构建扩散的数学模型并探索其实用性。 编写MATLAB程序，使用有限差分对扩散方程进行数值求解。 首先，通过使DΔt/（Δx^ 2）= 1/2简化模型。 这使我们可以将硼驱入扩散的情况下的扩散方程从等式（7.38）简化为等式（7.40）。 将初始轮廓建模为增量函数，即高浓度预沉积。 使用2 x 1019 cm-3的表面浓度。 如下所示……还有一些简单的MATLAB可以生成此初始向量。 您将需要仔细考虑如何处理第一个点，因为它的左边没有点。 您

扩散限制凝聚代码，C++，Visual Studio 2019，基于https://github.com/BrutPitt/DLAf-optimized，添加了一个基于OpenCV的图片输出。

热和流体流动有限元方法的基础 - Lewis Nithiarasu 第 196 页 CFD 有简单的 FEM 应用程序。 溶液对速度和扩散系数很敏感。

高斯扩散模型matlab代码在3D曲面上进行比例空间构造 我们在显式和隐式表面上扩散信号（平均曲率）。 我们使用显式表面扩散和隐式表面扩散。 我们为显式曲面提出了一种高斯模型，称为网格高斯模型。 我们还扩展了先由Merriman和Ruuth理论化的隐含表面上的高斯扩散方法。 入门 ext /目录包含我为方便起见而包含的外部库 src / directoy包含主程序使用的支持功能 main / directoy包含主要程序 models /在设计上是空的，但是会在您运行程序时填充。 加载保存的矩阵（例如，网格Laplacian）要比始终从头开始构建它们容易。 将为特定表面构建models /目录 飞机 圆圈 领域 通用型号 先决条件 您将需要的工作副本。 和 正在安装 在Matlab中仅需要混合来自ext / MeshLP /的网格Laplacian。 在Matlab中时，请遵循以下命令 cd ext/MeshLP/ mexcommands.m 网格和切线拉普拉斯算子都将编译。 现在您可以运行一些示例代码了。 作者 -初步实施-西弗吉尼亚大学博士学位学生 外部图书馆 - 在 - 在 威尔

论文+代码实现方法 论文详细 Karl Krissian,Oriented Speckle Reducing Anisotropic Diffusion,IEEE TRANS 2007

去噪扩散概率模型 乔纳森·何（Jonathan Ho），阿杰伊·贾恩（Ajay Jain），彼得阿比尔 论文： : 网址： ： 实验在Google Cloud TPU v3-8上运行。需要TensorFlow 1.15和Python 3.5，以及CPU实例的以下依赖关系（请参阅requirements.txt ）： pip3 install fire pip3 install scipy pip3 install pillow pip3 install tensorflow-probability==0.8 pip3 install tensorflow-gan==0.0.0.dev0 pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0 培训和评估脚本位于scripts/子目录中。运行训练和评估的命令在脚本顶部的注释中。数据存储在GCS存储桶中。编写脚本

matlab优化泊松方程代码漂移扩散模型 这是用Python编写的一维模型，该模型使用有限差分求解半导体泊松漂移扩散方程。 该模型模拟了光照下的太阳能电池，但也可以适用于其他半导体器件。 可以对其进行修改以解决其他系统（即，通过更改边界条件，添加重组率和修改生成率）。 使用称为Gummel方法的自洽迭代方法求解方程。 为了确保连续性方程的数值稳定性，使用了Scharfetter Gummel离散化以及新旧解决方案的线性混合。 表现 使用Numba @jit装饰器可以加速代码。 示例CPU时间：不使用Numba：469.7秒使用Numba：73.7秒 得出的结论是，Numba的工作量很轻，而且性能显着提高。 您可以在此处阅读有关Numba的信息： C ++和Matlab实现 您可以在这里找到相同模型的C ++和Matlab实现以及2D和3D版本： 性能比较： 对于网格尺寸为dx = 0.25nm，系统尺寸为300nm的一维代码： Python：69.8秒Matlab：40秒C ++：3.7秒 因此，当前的C ++版本要快得多，可能具有阅读不太优雅的缺点。

非局部算子的书，内容非常详细，就是比较难看懂。我还在学习中

matlab优化泊松方程代码漂移扩散模型 这里是1D，2D和3D模型，它们使用有限差分求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。 这些模型可用于为大多数半导体器件建模。 该模型的“双电荷载流子”版本当前可解决光照下的太阳能电池。 “单电荷载流子”版本解决了一种材料的电流-电压曲线，该材料仅具有空穴作为自由载流子，并且在黑暗中处于变化的施加电压下。 可以修改所有模型以求解其他系统（即，通过更改边界条件，添加重组率和修改生成率）。 使用称为Gummel方法的自洽迭代方法求解方程。 为了确保连续性方程的数值稳定性，使用了Scharfetter Gummel离散化以及新旧解决方案的线性混合。 1D /漂移扩散/单电荷载体/ src文件夹还包含使用Slotboom变量的实现，这是在不使用Scharfetter Gummel离散化的情况下实现稳定性的另一种方法。 C ++实现的要求：1D版本：C ++ 11编译器。 其中包含用于g ++编译器的make文件以及可用于通过IDE QT Creator进行编译的.pro文件。 同样，输入文件：“ parameters.inp”和“

各向异性扩散是基于传热 PDE 的强大图像增强器和恢复器。 实现细节在“P. Perona 和 J. Malik, Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12(7):629-639, July 1990”和“G . Grieg、O. Kubler、R. Kikinis 和 FA Jolesz，MRI 数据的非线性各向异性过滤，IEEE 医学成像汇刊，11(2)：221-232，1992 年 6 月”。 实施该算法以对 1D、2D 和 3D 灰度信号执行。