在现代工程应用中，功能梯度材料（Functionally Graded Materials，简称FGMs）由于其能够增加结合强度、提高韧性以及减少材料属性之间的不匹配而被广泛应用。随着FGMs在机械工程领域的使用日益增加，对于其断裂分析的研究引起了学者和工程师们的极大兴趣。然而，由于功能梯度材料的属性可能在空间中任意变化，这给断裂分析带来了数学上的困难，因此，现有研究大部分仅限于一些特殊情况。在许多文献中，功能梯度材料的机械属性通常被假设为指数函数，但这种假设可能并不符合实际功能梯度材料的属性。 为了突破这一限制，本研究提出了一种新的力学模型，针对具有任意机械属性且含有两个共线裂纹的功能梯度材料进行断裂行为的研究。本模型采用积分变换方法得到了每个裂纹嵌入功能梯度材料中的应力和位移场。利用边界条件、连续条件以及每个裂纹的应力和位移场，将裂纹问题简化为一组奇异积分方程。通过对这些奇异积分方程的求解，可以获得应力强度因子（Stress Intensity Factors，简称SIFs）。最终，本文讨论了非均匀性和几何参数对SIFs的影响。 本论文是由王志海、张莉、黄凯、白晓明、郭立成共同撰写，其中王志海（1982-）为男性博士，专业领域为断裂力学；郭立成（1975-）为男性教授，也是断裂力学领域的专家。研究得到了高等教育博士点基金项目（***）的资助。论文作者简介和联系方式已详细列出。 文章的核心内容涉及以下几个方面： 1. 功能梯度材料（FGMs）概念及应用：功能梯度材料是由两种或两种以上的不同材料在空间中以梯度分布形式形成的复合材料。这些材料能够根据设计需要，在不同位置实现材料属性的连续变化，从而达到改善材料整体性能的目的。 2. 断裂力学基础：断裂力学是研究材料中裂纹扩展行为的学科，是工程材料研究的关键内容之一。应力强度因子（SIFs）是衡量裂纹尖端应力场强度的重要参数，它能预测裂纹是否会扩展以及扩展的速率。 3. 积分变换方法：积分变换是一种将复杂的边界值问题转化为更易于处理的数学问题的技术。在本研究中，通过积分变换方法计算功能梯度材料中的应力和位移场，为裂纹问题的分析提供基础数据。 4. 奇异积分方程：由于裂纹尖端的应力场具有奇异性，需要通过特定的数学处理将其转化为奇异积分方程。这些方程通常包含Riemann-Hilbert问题和Cauchy主值积分等数学概念。 5. 非均匀性对SIFs的影响：由于功能梯度材料属性的非均匀性，其对SIFs的影响需要进行详细分析。这包括材料属性变化的梯度大小、变化方向等对裂纹尖端应力场的分布和强度的影响。 6. 几何参数对SIFs的影响：包括裂纹的位置、长度、间距等几何参数对功能梯度材料中裂纹尖端应力强度因子的影响也是研究的重点内容。 本篇论文基于对功能梯度材料断裂行为的研究，不仅提出了新的力学模型，还提供了系统分析裂纹问题的方法。这些研究工作对于设计和应用功能梯度材料具有重要的理论价值和实践意义。

在现代科学技术与工程领域，计算机仿真技术发挥着越来越重要的作用。特别是在概率性分析和不确定性量化方面，多项式混沌展开（Polynomial Chaos Expansion, PCE）作为一种高效的统计方法，被广泛应用于模型的不确定度传播、风险分析以及优化设计中。Matlab作为一种高性能的数学计算软件，因其强大的数值计算能力和简便的编程环境，在科研和工程领域得到了广泛的应用。 多项式混沌展开是一种基于随机变量展开的理论，它通过将随机过程或者函数表示为一组正交多项式的线性组合，以此来近似随机输出变量的概率密度函数。这种方法能够在理论上保证对于任意分布的输入变量，都能够得到精确的输出统计特性。其核心在于选取合适的基函数集和进行适当的系数计算，通过最小化误差来提高模拟的精度。 Matlab代码库aPCE-master提供了实现任意多项式混沌展开的工具和算法，这些代码被设计为灵活且高效，允许用户通过简单配置就能针对具体问题进行模拟。Matlab代码的模块化设计使得用户可以方便地对算法进行修改和扩展，以适应复杂度更高的问题。此外，该代码库还包含了对不确定度分析的工具，可以用于估计模型输出的统计特性，如均值、方差、概率密度函数和累积分布函数等。 在使用aPCE-master进行计算时，用户首先需要定义模型的输入参数，包括输入变量的概率分布类型以及分布参数。随后，用户需要选择合适的正交多项式基函数，这通常依赖于输入变量的概率分布类型。在完成了模型设置后，Matlab将通过构建线性方程组并求解得到多项式系数，完成混沌展开过程。 该代码库的实现包含了多项式混沌展开的核心步骤，如采样策略的制定、正交多项式的计算、系数估计、以及模型评估等。为了提高计算效率和精度，Matlab代码还可能实现了多种采样方法，例如蒙特卡洛模拟、拉丁超立方采样、谱采样等。用户可以根据模型的特性和计算资源来选择合适的采样方法。 Matlab代码库aPCE-master的另外一个特点是其可视化功能。在得到模型的统计特性后，用户可以通过内置的绘图函数直观地展示结果。例如，可以绘制输出变量的概率密度函数图、累积分布函数图，以及与其他方法得到的结果进行对比分析。这不仅有助于理解模型的不确定度特性，还可以帮助进行决策分析。 总体来说，aPCE-master是一个功能完备、灵活高效的Matlab代码库，它使得研究者和工程师能够快速实现多项式混沌展开方法，进行复杂系统的不确定度分析和模型验证，从而在减少成本的同时提高研究和开发的效率和可靠性。

Three-Dimensional Vibration Analysis of Rectangular Thick Plates on Pasternak Foundation with Arbitrary Boundary Conditions

颜色分类leetcode 任意式传输 Arbitrary-Style-Per-Model 快速神经风格迁移方法 描述 使用Encoder-AdaIN-Decoder架构 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

big.js 一个小型，快速JavaScript库，用于任意精度的十进制算术运算。 产品特点 简单的API 比Java的BigDecimalJavaScript版本更快，更小，更易于使用 缩小只有6 KB 复制JavaScript Numbers的toExponential ， toFixed和toPrecision方法 以可访问的十进制浮点格式存储值 全面的和测试集 没有依赖关系 仅使用ECMAScript 3，因此可在所有浏览器中使用 和。 有关它们之间区别的一些说明，请参见。 安装 该库是单个JavaScript文件big.js或ES模块big.mjs 。 浏览器 将Big添加到全球范围： < script src =' path/to/big.js ' > </ script > ES模块： < script type =' module ' > import Big from './path/to/big.mjs'; 从CDN获取缩小版本： < script src =' https://cdn.jsdelivr.net/npm/big.js@6.0.0/bi

A-ULMPM一种有效模拟固体和流体的任意更新拉格朗日材料点法_A-ULMPM An Arbitrary Updated Lagrangian Material Point Method for Efficient Simulation of Solids and Fluids.pdf

使用任意精度的高级Java BigDecimal数学函数（ pow ， sqrt ， log ， sin ，...）。 另请参阅官方的。 大十进制数学 BigDecimalMath类为以下各项提供了有效且准确的实现： log(BigDecimal, MathContext) exp(BigDecimal, MathContext) pow(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x ^ y sqrt(BigDecimal, MathContext) root(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x的第n个根 sin(BigDecimal, MathContext) cos(BigDecimal, MathContext) tan(BigDecimal, MathContext) asin(BigD

这个ppt是关于在CVPR2019上发表的论文——“Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels”的论文分享讲义，我会按照我制作的ppt中的思路，在博客中，详细分析这篇论文。

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。 详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。 如果最粗糙的量化器是对数的， 渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。 然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。 此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。 渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。 不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。 最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。