正态分布（也称为高斯分布）的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是用来描述随机变量在不同取值上的概率分布情况。正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数通常用符号 \( f(x) \) 表示。 正态分布的概率密度函数公式为： \[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] 其中： - \( x \) 表示随机变量的取值， - \( \mu \) 是分布的均值（期望值），表示分布中心的位置， - \( \sigma \) 是分布的标准差，表示分布的分散程度。 正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，对称于均值 \( \mu \)。标准正态分布是均值 \( \mu = 0 \)、标准差 \( \sigma = 1 \) 的正态分布。 正态分布的特性包括： 1. **对称性：** 正态分布是关于均值对称的，即 \( f(x|\mu, \sigma) = f(-x|\mu, \sigma) \)。 2. **峰度：

matlab中频谱与功率谱密度代码obmMatlab工具 我多年来为自己的工作编写的Matlab函数。 该存储库正在不断开发中，并包含我的其他存储库所调用的几个功能。 此外，还有一个文件夹（byOthers）具有其他人编写的常规功能，我决定将其包含在我的个人编码工具包中。 尽管这些功能在设计时主要考虑了海洋数据分析，但是其中大多数功能都是相当通用的，可以通过多种方式组合起来以帮助您实现目标。 请参阅一些我发现的函数示​​例，这些示例在各种情况下特别有用，希望它们对那里的许多人有所帮助。 插值： 假设您要线性插值（在1D中）在t处指定的变量（数据）。 你可以做： datainterp = interp1overnans(t, data, tinterp, maxgap) 可变数据可以是向量或矩阵，在这种情况下，每列都单独插值。 该函数会处理NaN，以便用内插值填充间隙（NaN位置）。 上面函数的最后2个输入是可选的。 输入tinterp明确定义了要插入的位置， maxgap定义了可以插入的间隙长度的上限。 简介：此函数无视NaN（而interp1则不这样做），而maxgap避免了在我们不

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

我们介绍了彩色玻璃冷凝物（CGC）密度矩阵ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$的概念。 这概括了强子波函数中色电荷分布的概率密度的概念，并且与在将部分强子自由度积分后将CGC理解为一种有效的理论相一致。 我们导出了密度矩阵的演化方程，并表明JIMWLK演化方程在此以色电荷密度基础中ρ的对角矩阵元素的演化出现。 我们分析了该密度矩阵在高能量演化下的行为，并表明其纯度随能量的降低而降低。 我们表明，密度矩阵的演化方程具有著名的Kossakowsky-Lindblad形式，描述了开放系统的密度矩阵的非单位演化。 此外，我们考虑了稀释极限，并证明了在大的速度下，密度矩阵的纠缠熵按照d dy S e =γ$$ \ frac {d} {dy} {S} _e = \线性增长。 γ$$，其中γ是领先的BFKL特征值。 我们还讨论了ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$在饱和状态下的演化，并将其与Levin-Tuchin定律相关联，发现熵再次以线性速度快速增长，但速度较慢。 通过分析全密度矩阵的稠密和稀疏方案，我们能够在方案之间建立对偶。 最后，我们介绍了从该密度矩阵派生

高斯白噪声matlab代码SPA_for_LDPC 这个存储库是关于LDPC（又名低密度奇偶校验）代码的和积算法（在二进制对称信道，二进制擦除信道和AWGN（加性高斯白噪声）下）的实现（使用C和Matlab）的） 渠道。 感谢您在中提供这些（几乎）常规LDPC矩阵文件。 感谢Takuji Nishimura和devoloping The，也感谢Shawn Cokus提供了。

我们研究了在强耦合和手性极限中在有限密度下整个手性相变的净重子数波动。 通过使用辅助场蒙特卡洛方法考虑了中子场波动。 我们发现，高阶累积比和和在处的相边界周围表现出振荡行为，并且存在一个区域，其中高阶累积比为负。 发现的负区域随着晶格尺寸的增加而收缩。 此行为符合缩放分析的预期。

我们提出了对非极化和横向极化核子的横向电荷和反常磁化密度的风味结构的研究。 我们考虑全息QCD中电磁形状因数的两种不同模型。 通过使用电荷和同位旋对称性分解核子的Dirac和Pauli形状因子，可以获得风味形状因子。 将结果与两个标准现象学参数化进行比较。

我们提出了一个将核子作为一对介子的新描述。 我们描述的核子的重子数不是1而是0。但是，这很可能是因为质子自旋危机表明重子自旋不再能够说明组成夸克的数目。 因为我们使用派生的介子波函数来描述一个核子，所以我们的描述自动具有仿生自由度，并且可以与构成夸克模型进行比较。 使用此描述，我们研究了质子和中子的电荷和磁化密度函数。 除奇异性的大小外，中子的电荷密度函数与Galster模型和Maints数据非常相似。 质子的密度函数也表现出与Kelly相似的行为，除了接近原点。 通过对密度函数进行傅立叶变换，我们可以得到Sachs电磁形状因子，可以将其与Ye等人推导的参数化方法进行比较。

我们基于具有对称性守恒量化的手性夸克-孤子模型（QSM），研究了核子电磁形状因子的风味分解。 我们考虑旋转和线性奇夸克质量（）校正。 我们讨论了与最近的实验数据相比，风味分解的电磁形状因数的结果。 为了查看奇夸克的影响，我们将SU（3）的结果与SU（2）的结果进行了比较。 最后，我们讨论了非极化和极化核子的横向电荷密度。 在SU（3）QSM的中心附近，中子内部的横向电荷密度变成负数，这可以用奇怪的夸克的贡献来解释。

夸克-介子模型通常用作QCD的低能有效模型，用于研究在有限温度T，重子化学势μB和同位旋化学势μI下的手性跃迁。 我们使用壳上（OS）和改进的最小减法（MS）方案，通过介子和夸克质量以及介子衰减常数与其物理值的匹配来确定模型的参数。 本文研究了零温度下不同相的存在。 特别是，我们研究了不均匀手性冷凝物和均质介子冷凝物之间的竞争。 对于不均匀性，我们使用手性密度波ansatz。 对于600 MeV的Sigma质量，我们发现仅当质量低于约37 MeV的离子质量存在不均匀的手性冷凝物。 我们还表明，由于我们的参数固定，根据精确的结果，离子冷凝的发生恰好在μIc=12mπ处发生。