OpenMC是社区开发的蒙特卡罗中子和光子传输代码。它能够执行固定源，k特征值，和次临界乘法计算的模型建立使用构造实体几何或CAD表示。灵活高效的计数系统可以对各种各样的物理量进行计数和分析。OpenMC可以使用混合MPI和OpenMP编程模型并行运行，并已在领先级超级计算机上进行了广泛测试。OpenMC的一个独特特性是其丰富的、可扩展的Python和C/ c++编程接口，这些接口支持编程前和后处理、多组横截面生成、工作流自动化、燃耗计算、多物理场耦合以及几何和计数结果的可视化。除了核心蒙特卡罗传输解算器和相关的API之外，OpenMC还包括一个基于python的核数据接口，允许高级用户在ENDF、ACE和OpenMC的本地HDF5文件上检查、修改和执行各种类型的核数据处理。为了确保代码的质量和准确性，开发了一个支持基础设施，包括持续集成测试和自动化的关键基准模拟、跨代码比较和性能测试。 《OpenMC核能软件0.13.0用户手册》是关于一款开源的蒙特卡罗中子和光子传输代码的详细指南。OpenMC由社区开发者共同维护，旨在为核能领域的研究和分析提供强大的工具。这款软件的核心功能包括执行固定源、k特征值以及次临界乘法计算，其模型构建可以使用构造实体几何或CAD表示，以实现更精确的建模。 OpenMC的一大亮点在于它的灵活性和高效性，具备对多种物理量进行计数和分析的能力。它支持混合MPI和OpenMP并行运算模式，能够在顶级超级计算机上运行，确保了大规模计算的可行性。此外，OpenMC提供了丰富的Python和C/C++编程接口，不仅支持编程前后的处理，还能进行多组横截面生成、工作流自动化、燃耗计算以及多物理场耦合。其强大的可视化功能则有助于用户直观地理解几何结构和计算结果。 核数据接口是OpenMC的另一个特色，采用Python实现，允许高级用户对ENDF、ACE和OpenMC本地HDF5文件上的核数据进行检查、修改和处理。为了保证代码质量和准确性，OpenMC开发团队构建了一套支持基础设施，包括持续集成测试、关键基准模拟的自动化、跨代码比较以及性能测试，确保了软件的可靠性。 安装指南提供了多种平台（如Linux、Mac、Windows）的安装方法，包括使用conda-forge、Docker、Spack以及源代码编译等。对于不同操作系统，如Ubuntu，也有专门的安装步骤。最新版本0.13.0的发布包含了新特性、错误修复以及贡献者列表，每个版本的更新都有详细的说明，方便用户了解改进和优化。 总结来看，OpenMC是一款强大且灵活的核能分析软件，通过蒙特卡罗方法进行中子和光子传输模拟，支持并行计算，拥有丰富的编程接口和核数据处理功能，同时具备严格的代码质量控制和持续的更新维护，是核能研究领域的重要工具。

在机器人技术领域，MATLAB是一种常用的工具，用于进行复杂的数学计算和仿真，特别是在机器人机械臂的运动学和动力学分析中。本项目聚焦于利用MATLAB实现机器人机械臂的运动学正逆解、动力学建模、仿真实验以及轨迹规划，其中涉及到的关键概念和方法如下： 1. **运动学正逆解**： - **正解**：给定关节变量（角度），求解末端执行器（EOG）在笛卡尔坐标系中的位置和姿态。这通常通过连杆坐标变换来完成。 - **逆解**：相反的过程，即已知EOG的目标位置和姿态，求解关节变量。这是一个非线性优化问题，可能有多个解或无解。 2. **雅克比矩阵**（Jacobian Matrix）： - 雅克比矩阵描述了关节速度与末端执行器线速度和角速度之间的关系。它是连杆长度、关节角度的偏导数矩阵，用于速度和加速度的转换。 3. **动力学建模**： - 机械臂的动力学模型涉及力矩、质量和惯量等参数，通常用牛顿-欧拉方程或者拉格朗日方程来表示。这些方程用于计算各个关节的驱动力或扭矩。 4. **轨迹规划**： - 在时间最优的基础上，采用改进的粒子群优化算法（PSO）进行轨迹规划。PSO是一种全局优化算法，通过模拟鸟群寻找食物的行为来搜索最优解。 - 蒙特卡洛采样用于在工作空间内随机生成大量点，以此来描绘末端执行器的工作范围。 5. **时间最优**： - 时间最优轨迹规划旨在找到一条从起点到终点的最快路径，考虑到机械臂的动态特性，同时满足物理约束和性能指标。 6. **仿真**： - 利用MATLAB的Simulink或其他相关工具箱，对上述的运动学、动力学模型及轨迹规划结果进行动态仿真，以验证算法的有效性和可行性。 7. **文件内容**： - "机器人机械臂运动学正逆解动力学建模仿真与轨迹规划雅.html"可能是一个详细教程或报告，阐述了以上所有概念和过程。 - "1.jpg"可能是相关示意图，展示机械臂结构、工作空间或其他关键概念的可视化表示。 - "机器人机械.txt"可能包含了代码片段、实验数据或额外的解释材料。 这个项目深入探讨了机器人技术中的核心问题，通过MATLAB提供了从理论到实践的完整解决方案，对于理解机器人控制和优化具有重要意义。通过学习和实践这些内容，工程师可以更好地设计和控制机器人系统，提高其在实际应用中的效率和精度。

蒙特卡洛法是一种基于随机抽样或统计试验的数值计算方法，它的基本思想是利用随机数（或更准确地说是伪随机数）来解决各种实际问题。在MATLAB环境中，蒙特卡洛法被广泛应用于概率论、统计推断、优化问题、金融工程、物理模拟等多个领域。 一、蒙特卡洛法的基本原理 蒙特卡洛法源于20世纪40年代的曼哈顿计划，其核心是将复杂问题转化为大量独立随机事件的统计分析。通过大量重复随机实验，可以逼近问题的真实解。这种方法不需要复杂的数学公式，而是依赖于大样本的统计规律性，因此特别适合处理高维度和非线性问题。 二、MATLAB中的蒙特卡洛法实现 在MATLAB中，我们可以使用内置的`rand`函数生成均匀分布的随机数，或者使用`randn`函数生成正态分布的随机数。这些随机数可以作为蒙特卡洛模拟的基础。例如，如果我们要计算π的值，可以模拟在一个单位圆内随机投掷点，记录落在圆内的点的比例，这个比例乘以4就是π的近似值。 ```matlab n = 1e6; % 设置投掷点的数量 x = rand(1, n); % 生成0到1之间的随机x坐标 y = rand(1, n); % 生成0到1之间的随机y坐标 dist = sqrt(x.^2 + y.^2); % 计算每个点到原点的距离 inCircle = dist <= 1; % 判断点是否在单位圆内 pi_approx = 4 * sum(inCircle) / n; % 计算π的近似值 ``` 三、蒙特卡洛法的应用 1. **统计分析**：蒙特卡洛法可以用于模拟随机变量的联合分布，进行风险分析、敏感性分析等。 2. **优化问题**：在无法得到解析解的情况下，通过随机搜索找到全局最优解，如遗传算法、粒子群优化等。 3. **金融工程**：如期权定价、投资组合优化，通过模拟未来市场状态估计资产价值。 4. **物理模拟**：如量子力学中的路径积分模拟，天体物理学中的星系形成模拟等。 四、MATLAB的工具箱支持 MATLAB提供了多种工具箱来支持蒙特卡洛模拟，如Global Optimization Toolbox（全局优化工具箱）、Financial Toolbox（金融工具箱）等，它们提供了专门的函数和算法来简化蒙特卡洛模拟的过程。 五、注意事项与优化策略 虽然蒙特卡洛法简单易用，但其效率受制于模拟次数。为了提高效率，可以考虑以下策略： - 使用更好的随机数生成器，如Mersenne Twister。 - 并行计算：利用MATLAB的并行计算工具箱，将模拟过程分解到多个处理器上执行。 - 提高问题的结构化程度，减少不必要的随机性。 总结，MATLAB的蒙特卡洛法是一种强大的数值计算工具，它以简洁的方式处理复杂问题，尤其适用于那些传统方法难以解决的问题。在实际应用中，结合适当的优化策略，可以实现高效且精确的计算。

Matlab含新能源（风电光伏）和多类型电动汽车配电网风险评估 软件：matpower+Matlab： 关键词：蒙特卡洛、时序、电网风险、风险评估、风光不确定性 介绍：由于电动汽车负荷与风电光伏出力的不确定性，造成配电网运行风险，运用蒙特卡洛概率潮流计算分析电压和线路支路越限，并且风险指标考虑损失严重度放大系数函数。 绘制电压和支路功率时空越限风险图，并给出风光出力曲线、电动汽车出力图、网损大小分布，在IEEE33配电网节点系统进行验证

MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Markov Chain Monte Carlo）

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

蒙特卡洛eXtreme（MCX）-CUDA版 作者：方千千（neu.edu的q.fang） 许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3） 版本：1.8（v2020，狂暴费米子） 网站： ： 表中的内容： 什么是新的 MCX v2020代表着快速，通用和功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器开发的新里程碑。 它在功能和稳定性方面都进行了许多改进。 我们要特别强调以下主要新增功能： 内置基准，易于新用户测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件以方便数据共享 使用二进制量数据将模拟导出为JSON 适用于MCXStudio / MCX / MMC /

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

1万辆电动汽车充电所得负荷图，数据来源参考18年电工杯A题

MATLAB代码：基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强