图形用户界面，允许通过交互式添加、编辑位置以及使用鼠标单击删除图形上的点来轻松操作贝塞尔曲线。

XZ-Ordering_A_Space-Filling Curve.pdf

目录 这是一个程序包，可在沿着一维距离h和n维点(x_0, x_1, ... x_n-1) 。 有两个重要参数， n尺寸数（必须> 0） p构造希尔伯特曲线时使用的迭代次数（必须> 0） 我们考虑边长为2^p的n维。 该超立方体包含2^{np}单位超立方体（每个维度2^p ）。 单位超立方体的数量确定了沿希尔伯特曲线的可能离散距离（从0到2^{np} - 1索引）。 快速开始 用pip安装软件包， pip install hilbertcurve 您可以沿希尔伯特曲线计算给定距离的点， >> > from hilbertcurve . hilbertcurve import HilbertCurve >> > p = 1 ; n = 2 >> > hilbert_curve = HilbertCurve ( p , n ) >> > distances = list ( ra

给定连续曲率和扭转作为 t 的函数，通过求解 3 个向量微分方程组（称为 Frenet 方程）来确定唯一的 3D 曲线。 每个方程都引用一个向量基础：切线、法线和副法线向量。 每个方程可以拆分为 3 个标量方程，其未知数是每个向量的坐标。 生成的系统是线性的，具有 9x9 反对称矩阵。 它是通过 ode45 求解器求解的。

matlab非参数代码收益率曲线和宏观经济相互作用：来自非参数函数滞后回归方法的证据。 论文支持材料：Rubin, T. arXiv:2007.02763 (2020) A. 内容 该存储库包含美国国债收益率曲线对美国经济宏观经济变量的依赖分析：工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。 该方法遵循新颖的非参数工具箱，用于稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。 有关方法论和分析的详细信息，请参见 [1]。 本案例研究的代码可在 GitHub [2] 上公开获得。 master ：该文件夹包含所有用于估计、预测和回归处理稀疏观测函数时间序列的函数。 demo.m ：运行此脚本以查看案例研究结果的可视化。 us_macro.xlsx和us_yields.xlsx ：美国国债收益率曲线和宏观经济变量的数据。 B. 要求 这些脚本是用 MATLAB 编写的，并在其版本 R2018a 中运行/测试。 模拟需要包“fdaM”()。 包包含在主文件夹中。 C. 用法 个人可以自由地将代码用于学术研究，前提是得到适当的承认。 对于任何其他用途，必须首先与作者安排许可。 除非另有说明，代码作者为T

LMfit-py 概述 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 LMfit是一个纯Python软件包，因此易于从源代码安装或通过pip install lmfit进行pip install lmfit 。 如有疑问，意见和建议，请使用。 对于已知问题和错误报告，鼓励在GitHub Issues中使用错误跟踪软件。 在创建问题之前，请阅读 。 参数和拟合 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 命名参数可以固定固定或自由调整，也可以固定在上下限之间。 另外，可以将参数约束为其他参数的简单数学表达式。 为此，程序员定义一个Parameters对象，一个增强的字典，其中包含命名参数： fit_params = Parameters() fit_params['amp']

椭圆曲线密码学 使用JPBC 2.0.0库的基于对密码的安全数据共享框架的实现。 我正在密苏里科技大学的2015年夏季REU上从事该项目的工作。 该存储库不再使用。 未来的工作将致力于： : 和 。 正在工作： -数据所有者和用户密钥生成-代理重新加密密钥生成-由oracle代理重新加密整数并由用户解密-文件加密（仍然可以解决一些潜在的错误） 待办事项清单： -增加了对多线程的支持-授权令牌生成-清洁代码，单独的类，并添加更好的注释 使用的库： :

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从市场数据引导收益率曲线、贴现曲线和远期曲线 **************** 引导结果 ************************ 时间（年）| 收益率曲线 | 折扣曲线| 远期曲线 | -------------------------------------------------- --------------------- 0.51 | 1.2404% | 0.9938 | 1.2366% | 1.01 | 1.1857% | 0.9881 | 1.1282% | 1.52 | 1.4177% | 0.9788 | 1.8735% | 2.03 | 1.8191% | 0.9641 | 3.0081% | 2.54 | 2.2704% | 0.9447 | 4.0628% | 3.04 | 2.6798% | 0.9226 | 4.6925% | 3.55 | 3.00

matlab雷达波形代码基于贝塞尔曲线的海冰干舷追踪算法 开发了一种称为贝塞尔曲线拟合（BCF）的近似CryoSat-2（CS-2）SAR模式波形的新方法，以优化在冬末/初春期间海冰和铅的表面高度的反演。 我们发现，当将重新跟踪点固定在拟合的贝塞尔曲线的上升达到铅峰值的70％以及海冰情况下达到50％的峰值的位置时，可获得最佳结果。 在这个地方，我们上载有关“基于贝塞尔曲线的跟踪算法用于回收海冰干舷的代码”的代码。 该代码基于MATLAB平台，有关详细信息，请参见发表在遥感-doi：10.3390上的文章“一种在CryoSat-2雷达高度计数据中检索海冰干舷的新的重新跟踪算法”。 / rs11101194。 关于此代码的使用： 输入：CryoSat-2 SAR模式的b级数据； CryoSat-2 SAR模式Level-2I数据; 一个output_file路径。 输出：ESRI格式的数据，建议使用ArcGIS处理这些数据。 评估数据：IceBridge行动任务，来源：。 其他详细的处理步骤可以在上面提到的论文中看到 此处还提供示例数据。 目前，核心代码正在维护和升级，并将很快发布。