BEAMPATH 是一个 2D 和 3D 代码，用于模拟线性粒子加速器和束传输中空间电荷主导的束动力学。 该程序用于在包含射频间隙、射频四极杆、多极透镜、螺线管、弯曲磁铁、加速波导的通道中对轴对称、四极对称和 z 均匀光束进行细胞内粒子模拟。 模型的详细描述可以在 YKBatygin，“用于直线加速器和光束线中的光束动力学模拟的粒子内代码 BEAMPATH”核仪器和物理研究中的方法 A 539 (2005) 455-489 中找到。

Symbolic Modeling of Multibody Systems

mtalab的NEWMARK方法程序，可用于轴承转子系统的动力学特性分析

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

MSMBuilder的 MSMBuilder是一个python软件包，它为高维时间序列实现了一系列统计模型。 它特别专注于生物分子动力学的原子模拟的分析。 例如，MSMBuilder已用于通过分子动力学（MD）模拟对蛋白质折叠和构象变化进行建模。 LGPL（v2.1或更高版本）提供MSMBuilder。 功能包括： 将特征提取到二面体，联系方式等中 具有多种算法的几何聚类。 使用时间结构独立成分分析（tICA）和主成分分析（PCA）进行降维。 马尔可夫状态模型（MSM）的构造 率矩阵MSM构造 隐藏马尔可夫模型（HMM）构造 时标和过渡路径分析。 在查看文档，并加入。 有关MSMBuilder的更广泛概述，请看一下我们的。 安装 对于优选的安装机构msmbuilder与conda ： $ conda install -c omnia msmbuilder 如果您没有cond

该存储库包含用于跨音速导弹系统飞行动力学仿真的MATLABSimulink仿真软件。___下载.zip

Cellulose-builder 是一个用户友好的程序，可以构建不同尺寸和几何形状的纤维素晶体结构。该程序以蛋白质数据库格式为指定结构的所有原子生成笛卡尔坐标，适合用作分子动力学模拟和其他计算中的起始配置。纤维素多晶型物 Iα、Iβ、II 和 III I的晶体结构实际上任何尺寸的纤维都可以很容易地构建，包括平行六面体、任何长度的植物细胞壁纤维素基本原纤维和单层。

流体 内容 什么是流体？ Fluids 是面向在化学、机械或土木工程领域工作的工程师和技术人员的开源软件。 它包括管道、配件、泵、罐、可压缩流、明渠流、大气特性、太阳能特性、粒度分布、两相流、摩擦系数、控制阀、Kong板和其他流量计、喷射器、减压模块阀门等。 流体库旨在成为与流体动力学相关的工程知识和实用程序的低开销、轻量级存储库。 Fluids 最初与 SciPy 和 NumPy 紧密集成； 今天，它们是可选组件，仅用于少量功能，没有实现纯 Python 数值方法。 Fluids 面向 Python 2.7 及更高版本以及 PyPy2 和 PyPy3。 此外，流体已被作者测试加载到 IronPython、Jython 和 micropython 中。 虽然 Fluids 中的例程通常非常快并且尽可能高效地编码，但根据应用程序，仍然可能需要更高的速度。 PyPy 为大多数方法提

基于adams和hyperworks的蜗轮蜗杆刚柔耦合仿真及动力学分析

阐述了绝对节点坐标十几年来的研究进展，引用文献充足。