基于服务质量的WiMAX前向兼容LTE上行调度算法.pdf

与计算流体动力学有关。 完全由 Sreetam Bhaduri 开发。

使用以下链接的MATLAB代码生成地形： http://knight.temple.edu/~lakamper/courses/cis350_2004/assignments/assignment_02.htm 地形的成本函数被定义为高度差，它总是正数。 查看以下文档以获取更多解释： https://docs.google.com/open?id=0B8bH3tisoTPJSWlucDZqTm9JbWM 和 https://docs.google.com/open?id=0B8bH3tisoTPJdFBmS2J1NGswb0k

此函数使用前向替换求解下三角系统方法。 标准调用是："x=backward(U,b) 其中 L 和 b 分别表示下三角矩阵和已知项。

一阶前向预测的DOA估计算法MATLAB程序，编译通过。

参见 Example.m 文件

《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。 《基于BackTrader开发一套WorkForward前向分析框架》是本系列的第二个中级课程。课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。 目前市场上的所有量化策略编写系统，都是从获取一段时间的数据开始，利用指标或者各种模型，进行订单的买卖操作，直到跑完这段时间的数据，运行出结果，并给出各种各样的统计分析，就结束了！？然而实际上，这远没有结束，我们就以指标为例，不同时间不同的行情，指标的效果有很大的差别，更别说不同的年份有不同的行情，只使用一段时间测试怎么足够？ 一次性用所有数据，又是一种极端过拟合，更何况，你不能使用2019年测试好的策略，用在2018年之前的任何时间，这些限制，正是金融时间序列数据的不同之处。为了解决这个问题，就应该使用WorkForward前向分析，也就是通常意义上的“边走边看，走一步看一步”。这本应该是最基础的功能，然而市面上大多数的量化分析系统，完全没有提到或者提供这项功能，让初步入门的量化学习者还要自己组装这一基础功能。 本课程基于b

该项目包含一个实时脚本和两个应用程序，它们模拟了一个众所周知的尖峰神经元模型，该模型已发布并得到认可。 Live Script 旨在作为神经科学受众的演示，展示不同的 Live Script 功能，例如实时控件、实时任务、将代码转换为本地函数等。 Live Script 演示了具有某些膜特性的神经元对外部电流脉冲注入的响应。 用户可以修改参数。 第一组参数处理膜参数，而第二组改变电流脉冲的幅度和宽度。 定义 Izhikevich 模型的微分方程通过两种方法求解1）使用正向Euler方法，使用for循环2) 使用内置的 MATLAB ode 求解器（需要 Symbolic Math Toolbox） 而正向 Euler 是最简单的积分方法，它也是最不准确和最稳定的。 用户可以使用实时控制（下拉菜单）在两者之间进行选择 Live Script 附带两个 App，一个使用前向 Euler

基于规则的前向链接推理技术的java实现，简单易懂，适合初学者。

二阶前向差分定义为 n阶前向差分定义为 n阶后向差分定义为