开源的 Python编写 几何约束求解器 - qhull (libqhull5) -- see http://www.qhull.org/ - pyQt4 -- see http://qt.nokia.com/ - pyOpenGL -- see http://pyopengl.sourceforge.net/ - Numpy -- http://numpy.scipy.org/

本构模型matlab代码FSI求解器 用Matlab和C ++（使用Eigen和Spectra）编写的用于流体-结构相互作用的单片3D解算器。 使用Newmark方案及时求解方程，在此期间，使用弧长方法求解大变形弹性和流体动力学的非线性方程。 目录 快速总结 该代码旨在解决由以下耦合方程组成的3D流固耦合问题： 固体区的大变形弹性：假设材料是各向同性的，并且遵循St Venant-Kirchhoff本构方程； 流体域中的不可压缩的Navier-Stokes：我们假设牛顿不可压缩的流体。 使用任意的拉格朗日-欧拉公式来编写方程式，并且通过流体和固体之间的界面处的速度以及边界条件和初始条件的连续性方程式来封闭系统。 实现了一种基本的方法，该方法可在时间步长中移动ALE网格以跟随界面的移动。 获得新网格作为解决位移边界条件所定义的弹性问题的方法，以确保正确跟踪界面。 因此，通过一对弹性系数来控制失真。 该方法是整体的，在每个时间步都解决了一个单一的大型数值系统。 每个时间增量的更新规则由Newmark方案给出，它具有可调整的beta和gamma参数。 在Newmark方案的每次迭代中，必须解

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HJB-求解器 求解线性数值工具。 即一个方程的形式 假设空间和控制空间是一维的。 最重要的功能 功能 描述 I=reachableset(x,U,h,Psi,f0Psi,FPsi,f0,F) 计算离散可达集。 请注意，此函数不依赖于g 。 [Xi,v]=HJB( t0,T,N,M1,M2,f0,F,g,U,Omega0) 主要功能：返回节点值矩阵和 v 的对应值。 v=optimization(Xi,vXi,I,i,j) 假设可达集I已经计算出来，执行一个步骤。 主函数的参数 争论 描述 例子 t0 时间范围的开始 0 吨 时间范围结束 1 N 时间步数 10 M1、M2 空间步数 10 f0 RHS 的仿射部分 @(t,x) x F RHS 的线性部分 @(t,x) 罪 (x) G 边值函数 @(t,x) t*exp(x) 你 控制集 [1, 5]

VS2015-Debug-x64 【属性管理器】->【Debug|x64】->【通用属性】->【VC++目录】->【包含目录】 E:\CeresSolver\CeresSolver\include E:\CeresSolver\CeresSolver\include\ceres E:\CeresSolver\CeresSolver\include\Eigen E:\CeresSolver\CeresSolver\include\gflags E:\CeresSolver\CeresSolver\include\glog 【属性管理器】->【Debug|x64】->【通用属性】->【VC++目录】->【库目录】 E:\CeresSolver\CeresSolver\lib 【属性管理器】->【Debug|x64】->【链接器】->【输入】->【附加依赖项】 ceres-debug.lib libgflags-debug.lib libglog.lib libglog_static.lib 最后将lib中的libgflags-debug.dll和libglog.dl放在x64\Debug里

ceres-solver-399cda773035d99eaf1f4a129a666b3c4df9d1b1.tar.gz

OSQP的Python界面 Python包装器：运算符拆分QP解算器。 OSQP（算子拆分二次程序）求解器是一个数值优化程序包，用于解决以下形式的问题： minimize 0.5 x' P x + q' x subject to l <= A x <= u 其中x in R^n中的x in R^n是优化变量。 目标函数由P in S^n_+的正半定矩阵P in S^n_+和q in R^n向量q in R^n 。 线性约束由A in R^{mxn}的矩阵A in R^{mxn}和l in R^m U {-inf}^m向量l in R^m U {-inf}^m u in R^m U {+inf}^m 。 文献资料 该接口。 包装 该存储库执行测试并构建pypi轮子。 Conda软件包位于 forge上。

cst学习基础手册。本书为其用户参考书的第一卷和第二卷合订本，包括基础入门和六个经典应用算例，可供在计算电磁学，电磁场理论，电磁场工程等领域从事研究开发工作的科技人员参考，也可作为高下等院校相关专业高年级本科生和研究生的教学用书。

pydoku 使用OpenCV和深度学习在Python中解决数独问题。 该存储库包括以下内容： 图像处理 数独网格识别 网格提取 使用卷积神经网络模型进行数值预测（准确度为99％） 递归数独求解器 Flask Web前端（基于Pixel-Lite样板： : ） 数量预测基于使用Chars74K数据集训练的CNN模型： ：//www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/chars74k/ 去做 切换到tflite-model 整合网页前端 根据整个图片的面积比识别主要网格（例如，轮廓的面积至少为整个图片的60％，并且具有至少4个边缘时，很有可能是主要网格） 考虑基于会话的图像处理 在前端集成演示文件 最终确定代码结构 清理未使用的样板文件 指示 下载Python 3.8.x（TensorFlow需要Python 3.8.x） 将存储库克隆到

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