R医学分析实例传播疾病分析Covid-19，适合医学生的医学分析学习以及模板，可以直接使用，适合小白和进阶者

第一节-机械波的形成和传播.ppt

电磁波相关书籍，英文版本

反向传播和梯度下降的数学原理，及相关公式的推导，里面能够学习到数学原理。

建立一个SARS传播的实用的、可求解的改进SIR模型，并用差分方法进行求解。利用北京SARS病例数据对模型验证表明，拟合曲线与实际数据基本吻合，平均相对绝对值误差为0.0153。对隔离时机的提前或延后造成的后果进行数值分析，可得出最终确诊病例累计数与隔离时机的延长或提前呈指数增长或下降的结论。

论文研究-基于复杂网络的谣言传播模型.pdf,  分析了谣言传播的心理学机制和敌我双方的对抗策略, 引入谣言属性变量并藉此建立了平均场下的谣言传播新模型. 借助严格一阶随机占优和严格二阶随机占优的概念分别讨论了谣言属性、敌我双方干预强度、网络结构特征和谣言传播效果之间的关系,提出并证明了具有重要管理意义的4个命题. 通过仿真实验进一步验证了命题的正确性.

cholesky分解matlab代码区分Cholesky分解 要了解区分包含Cholesky分解的表达式或代码的不同方法，请参见随附文件。 该目录包含一个用FORTRAN 77编写的反向模式例程，该例程以快速LAPACK Cholesky例程DPOTRF为模型，该例程使用阻塞的3级BLAS例程。 LAPACK的实现已被NumPy，Octave和R等广泛使用。此存储库中的文件dpofrt.f是一个新的伴随例程，该例程从dpotrf.f Cholesky分解的导数，并用相对于导数的导数替换它们。到原始正定输入矩阵的元素。 Python和Matlab目录显示了如何链接此Fortran代码，还提供了仍然相当快的纯Octave / Matlab和Python版本。 Matlab目录中有一个简单的高斯过程演示，还警告了多少个GP代码效率低下。 如何使用导数例程 Matlab和python子目录演示了如何为Matlab / Octave编译此例程，调用它以及检查一致性。 matlab目录中有一个玩具高斯过程演示，以演示如何在更大的梯度计算中使用新例程。 Matlab和Python目录还包括本机实现。

matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

创意众筹传播策略方案图-PPT模板.pptx

对于波导的具体尺寸，我们试图找出模式分布 (Ez) 和数值传播常数 (Kz)。 我们得到了 Kz 波导尺寸的结果是—— 一 = 2; b = 3; % 单元格大小 dx=dy=0.1 dv = 0.1； 数值传播常数的值是 Kz = 6.0182 5.7577 5.4375 5.2983 5.1477 4.6283 4.5865 4.3181 3.9469 3.7927 3.4805 3.2404 2.3372 1.9235 1.8611 1.1821 0.7951