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Matlab精度验证代码-Stokes2D：基于边界积分方程的二维Stokes流动模拟代码

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简介：
Matlab精度验证代码-Stokes2D是一款用于二维斯托克斯流体动力学问题求解的软件工具，采用边界积分方程方法进行精确建模与计算。该代码适用于科研人员及工程师研究低雷诺数下的流动现象。 这段文字描述了一个用于求解斯托克斯方程的MATLAB代码，采用了边界积分方法。其主要特点包括：封闭流体系统利用Power-Miranda公式结合FMM（快速多极展开）技术进行高效计算；周期性域则通过频谱Ewald方法来加速无穷级数的计算过程。此外，该代码还支持单层电势评估，并对单层和双层边界积分方程进行了处理。

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  • Matlab精度验证代码-Stokes2D：基于边界积分方程的二维Stokes流动模拟代码
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    Matlab精度验证代码-Stokes2D是一款用于二维斯托克斯流体动力学问题求解的软件工具，采用边界积分方程方法进行精确建模与计算。该代码适用于科研人员及工程师研究低雷诺数下的流动现象。 这段文字描述了一个用于求解斯托克斯方程的MATLAB代码，采用了边界积分方法。其主要特点包括：封闭流体系统利用Power-Miranda公式结合FMM（快速多极展开）技术进行高效计算；周期性域则通过频谱Ewald方法来加速无穷级数的计算过程。此外，该代码还支持单层电势评估，并对单层和双层边界积分方程进行了处理。
     
  • 二维平板流动的LBM MATLAB代码模拟
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    本项目使用MATLAB实现基于Lattice Boltzmann Method (LBM) 的二维平板流动仿真，旨在研究流体动力学中的基础问题。 LBM模拟二维平板发展流的MATLAB代码采用D2Q9模型，适合初学者使用。
     
  • 基于MATLAB的二维浅水波方程模拟代码
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    本项目为基于MATLAB开发的二维浅水波方程数值模拟程序。通过该工具可以有效进行浅水流动的计算机仿真研究与教学演示。 使用Lax-Wendroff格式有限差分法求解二维浅水波方程，并采用反射边界条件。初始条件下随机生成的水滴在重力作用下引发水面波动，通过动画形式模拟这一过程中的水波演化。
     
  • 基于Matlab的二维非定常Navier-Stokes方程求解代码.zip
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    这是一个基于MATLAB编写的用于求解二维非定常Navier-Stokes方程的代码包，适用于流体力学中的流动问题分析与仿真。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群：本科和硕士阶段的学生以及从事科研工作的教师，适用于学习与研究使用。 5. 博客介绍：热爱科学研究的MATLAB仿真开发者，在追求技术进步的同时注重个人修养提升。
     
  • 【Matlab代码】二维非定常Navier-Stokes方程求解.zip
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    本资源包含使用MATLAB编写的代码，用于数值模拟二维非定常Navier-Stokes方程。适用于流体力学研究和工程计算中的流动问题分析。 这段文字描述的是经过验证可以使用的Matlab仿真代码。
     
  • Matlab中的Stokes-Flow-Simulation：使用边界元法进行基于牵引力和速度边界的斯托克斯流动代码编写
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    本项目利用MATLAB开发了基于边界元法的斯托克斯流体动力学模拟程序，专注于通过牵引力及速度边界条件来解决低雷诺数下的流动问题。 Matlab如何编写代码来模拟斯托克斯流（Stokes-Flow-Simulation）是一个使用边界元方法（BEM）和基础解法（MFS）的实现方案，用于根据牵引力和速度边界条件进行二维或三维斯托克斯流的数值模拟。这项工作是我在耶鲁大学博士学位论文的一部分。 该代码可以执行三种类型的仿真：基本解决方案（MFS），适用于二维流动；边界元方法（BEM），同样可用于二维流动；以及边界元法，用于三维流动。在所有情况下，程序会在设定特定牵引力和/或流体边界条件之后，数值求解域内部的矢量流场。 默认设置是模拟与相似几何结构相类似的场景。某些情形下也可以直接计算压力场、切应力张量及流函数等物理参数。 要使用这个存储库，请下载包含m文件的文件夹，并将其添加到Matlab路径中。然后打开doit_sim_BEM_2D.m脚本并逐行执行以开始仿真过程。 该存储库包括一系列m文件和一个教程文档，其中“doit”可执行程序位于scripts目录下，这些可执行程序调用后端函数来完成具体的模拟任务。
     
  • MATLAB精度验证代码-ML_AE_relocation: ML_AE_relocation
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    ML_AE_relocation 是一个用于验证MATLAB中机器学习与自编码器应用精度的代码集合，帮助研究人员和工程师测试算法性能。 Matlab精度检验代码ML_AE_relocation使用机器学习（ML）方法在实验室断层表面上重新定位声发射（AE）事件。参考文献：Zhao，Q.，Glaser，SD通过机器学习来重新定位具有未知速度结构的岩石中的声发射。RockMechRockEng（2019）doi：10.1007/s00603-019-02028-8。 文件描述： 数据文件包括AE_test_arrivals.mat，该文件记录了在滑移测试期间采集的96个声发射事件的P波到达时间。另一个重要数据文件是AE_train.mat，其中包含了用于训练模型的铅笔折断事件的位置（x, z）及其相对应的P波到达选择信息。 此外还有一个名为AErelocNet_2D_Deploy.mat的数据文件，该文件包含了一个经过训练后可以在实验室故障表面上输出声发射源位置的人工神经网络(ANN)。 代码文件包括： - AErelocNet_train_ANN.m：用于训练人工神经网络模型。 - AErelocNet_train_ANN_picking_quality_test.m：检查人工神经网络对到达拣货质量的敏感性。 - AErelocNet_train_ANN_with_Xvalid.m：包含十倍交叉验证的人工神经网络准确性估计代码。 - AEreloc_ANN.m
     
  • MATLAB精度验证代码-GCN: GCN
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    这段简介可以描述为：MATLAB精度验证代码-GCN提供了一套使用MATLAB进行图卷积网络(GCN)精度验证的代码资源。该工具箱旨在帮助研究人员和工程师们评估GCN模型在不同数据集上的性能表现，确保算法的有效性和准确性。 我们在研究中实施了图卷积网络（GCN）来预测自闭症谱系障碍（ASD），相较于之前的最佳模型，准确性提高了大约10%。我们还探讨了GCNC²P模型中的图卷积与图池化对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响，并通过图表展示了这些影响的效果。 准备工作流程如下： 1. 准备数据：将ABIDE_fc.mat文件转换为csv格式，以便Python可以轻松读取。创建一个名为“FC_norm”的目录，在MatLab中运行converter.m脚本以完成转换。 2. 数据预处理与生成数据集： - 使用data.py脚本根据配置的路径（如DATA_dir、left_table_file、matrices_dir等）来生成包含训练、验证和测试集合的数据文件。这确保了在train.py多次执行过程中，每次运行所使用的分割都是相同的。 - 根据指定拆分的json文件（默认使用split_ids.json），数据集会被划分并存储为pickle格式。 以上步骤可以通过以下命令来实现： ``` python data.py ```
     
  • MATLAB精度验证代码-MIM-lipreading：论文的代码与模型
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    MIM-lipreading是为支持相关研究论文而开发的一个MATLAB项目，专注于唇读任务中的模型训练和精度验证。该项目包含了实现高精度唇读识别所需的所有关键代码和预训练模型。 介绍 本存储库包含用于代码和模型的实现。 依存关系： - Python版本：3.5 - Pytorch版本：1.0.0 - OpenCV-Python版本：4.1 数据集： 使用LRW（Lip Reading in the Wild）数据集进行实验。在Matlab中，建议用于裁剪嘴部区域的坐标为 (x1, y1, x2, y2) = (80, 116, 175, 211)。 请注意，在Python代码中，固定的嘴部ROI（高度×宽度）定义为 [：，115:211，79:175]。 训练过程： 为了更好地展示我们提出的GLMIM模型的效果，首先对基准模型进行训练。接着将LMIM应用到基础模型上。最后再用GMIM改进它们。 在LRW数据集上进行了这些步骤的实验和测试。 配置说明： 关于Baseline（基准）的具体配置已经在main.py文件顶部的注释中详细解释了，请先根据自己的需求填写好相应的配置信息，然后运行命令 python main.py 来开始训练。
     
  • MATLAB二重积分代码-IIEM：改良的积分方程模型
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    本文章介绍了一种使用MATLAB实现的改良版积分方程模型（IIEM）来计算二重积分的方法。该方法提高了积分计算的精度和效率，适用于解决复杂的数值分析问题。 这段文字描述了用于从粗糙表面散射的改进积分方程模型的MATLAB二重积分代码。该模型基于Hsieh等人在1997年对IEM所做的修改，并且是从Ulaby和Long于2014年发布的MATLAB代码中翻译而来的函数版本。主要区别在于，计算交叉极化反向散射时不再传递向量给二重积分；同时，共线极化的双积分被分为实际部分和复杂部分，这是因为scipy利用了能够实现这一目标的Fortran库来进行复杂的双重整合。