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MATLAB反应扩散代码-CFDofReactiveFlows：用于求解“反应流CFD”的MATLAB（R）和C++代码集合...

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简介：
MATLAB反应扩散代码-CFDofReactiveFlows是一个包含MATLAB及C++编程语言的代码集，专注于模拟化学反应与流动现象相结合的复杂物理过程。该资源为研究流体动力学、热传递及化学反应提供强大工具。 在Matlab与C++的代码集中，用于解决“React流计算流体动力学”课程（由米兰理工大学提供）所介绍的基本问题： 1. 一维对流扩散方程通过有限差分法求解。该方法假设常数速度和扩散系数，并使用正向欧拉时间离散化及二阶居中的空间导数方案进行计算。 - Matlab脚本 - 实时Matlab脚本 2. 使用二维有限差分法（FD）来解决对流扩散方程。此方法适用于具有恒定速度和扩散系数的二维矩形域，采用正向欧拉时间离散化及二阶居中的空间导数方案。 - Matlab脚本 - 实时Matlab脚本 3. 通过有限差分法求解二维泊松方程。该方法假设常量源项，并使用二阶中心差分来离散空间导数，采用Jacobi、Gauss-Siedler和连续过度松弛（SOR）三种不同算法进行问题的解决。 - Matlab脚本 - 实时Matlab脚本

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    MATLAB反应扩散代码-CFDofReactiveFlows是一个包含MATLAB及C++编程语言的代码集，专注于模拟化学反应与流动现象相结合的复杂物理过程。该资源为研究流体动力学、热传递及化学反应提供强大工具。 在Matlab与C++的代码集中，用于解决“React流计算流体动力学”课程（由米兰理工大学提供）所介绍的基本问题： 1. 一维对流扩散方程通过有限差分法求解。该方法假设常数速度和扩散系数，并使用正向欧拉时间离散化及二阶居中的空间导数方案进行计算。 - Matlab脚本 - 实时Matlab脚本 2. 使用二维有限差分法（FD）来解决对流扩散方程。此方法适用于具有恒定速度和扩散系数的二维矩形域，采用正向欧拉时间离散化及二阶居中的空间导数方案。 - Matlab脚本 - 实时Matlab脚本 3. 通过有限差分法求解二维泊松方程。该方法假设常量源项，并使用二阶中心差分来离散空间导数，采用Jacobi、Gauss-Siedler和连续过度松弛（SOR）三种不同算法进行问题的解决。 - Matlab脚本 - 实时Matlab脚本
     
  • MATLAB代码集合-Gray-Scott反应扩散方程在球面上的实现: 在MATLAB中的求解...
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    本项目展示了如何在MATLAB中通过编程模拟Gray-Scott反应扩散模型在球面几何上的动态过程，提供了一套完整的代码集以供学习和研究使用。 在Matlab项目“Gray-Scott反应扩散模型”中，我使用了一个快速简单的表面有限元方法来解决球体表面上的Gray-Scott反应扩散方程。该模型以产生自然界中的许多模式而著称。 在这个简短的项目里，我选择了特定参数并用Matlab矢量化符号和迭代求解器生成了高性能、彩色输出动画。这些动画对应于代码中提供的两个不同的初始条件。 要演示此应用程序，请在Matlab环境中执行.m脚本段落件。更多关于-MATLAB-Gray-Scott模型的细节可在项目文档中找到，当前版本为1.0版。作者迈克尔·诺兰负责项目的初始工作。
     
  • 二维反应扩散方程的MATLAB代码-电化学：氧化还原反应的MATLAB模拟(electro_chemistry)
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    本项目通过MATLAB编写二维反应扩散方程代码，旨在模拟电化学体系中的氧化还原反应过程，为研究此类动态变化提供有效工具。标签：electro_chemistry 二维React扩散方程式计时安培法、线性扫描伏安法和正弦波伏安法的研究项目探讨了边界（例如电池）上发生的电化学氧化还原反应。通过偏微分方程对物理反应进行建模，并使用数值方法在Matlab中实现这些模型，以验证分析结果。 该研究聚焦于电化学系统中的两个主要部分：电极（电子导体）和电解质（包含可参与电化学反应的离子）。模拟实验采用三电极恒电位仪，在工作电极与参考电极之间施加随时间变化的电压，并测量在工作电极与辅助电极之间的电流响应。我们简化了系统，仅关注发生在工作电极及其周围电解质中的反应。 通过施加不同的电压，可以向或从电子云中转移能量，进而影响金属导体内的费米能级。对于金属而言，这意味着改变其电子的能量水平分布。由于这些电子在不同轨道上的重叠效应，在金属内形成了一个连续的光谱直到费米能级。因此，当施加电压时，可以将费米能级调整到低于电化学反应物A的最高占据分子轨道（HOMO），从而使电子更倾向于从反应物A中释放能量并转移到其他位置。这种变化有利于促进氧化还原过程的发生和发展。
     
  • 基于Lengyel模式的机器学习与二维反应扩散方程Matlab代码
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    本项目利用Lengyel-Epstein模型开发了MATLAB程序，实现了对二维空间中反应扩散方程的数值模拟，并结合机器学习技术优化参数预测和模式生成。 在科学计算实验室的2020年1月15日至7月30日期间，我参与了一个基于Lengyel-Epstein模型的二维React扩散方程模式机器学习项目，这是我第一次接触机器学习的研究工作。我们的目标是利用神经网络和聚类方法（如k均值和凝聚）从偏微分方程生成的数据中提取并分类图像数据。 我们使用了特征工程技术来改进对图灵模型产生的图案进行分类的方法，并且探索了如何通过这些技术提升单层神经网络的性能。我们的研究涵盖了几个关键步骤： 1. 使用MATLAB在二维空间内根据Lengyel-Epstein方程生成化学反应扩散模式。 2. 采用不同的方法来创建基于该模型的图像数据，用于后续分类流程演示。 3. 利用梯度下降和具有Softmax函数的单层神经网络对三种不同类型的图案进行分类实验。 4. 实验表明，卷积神经网络（CNN）在处理此类任务时表现优异。然而，我们也致力于改进单层神经网络的表现。 整个项目中我们不断探索如何更好地从这些复杂的模式数据集中提取有意义的信息，并将其应用于更广泛的机器学习场景之中。
     
  • MATLAB应用代码集合
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    《MATLAB应用代码集合》是一本汇集了多种工程与科学计算领域中实用MATLAB编程实例的资源书，适合科研人员和学生参考学习。 该文件包含了许多智能算法的Matlab代码及相关分析，有助于大家方便地进行Matlab编程使用。
     
  • MATLAB代码用于求解扩散方程：二维扩散方程的离散化与数值求解-MATLAB项目
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    本MATLAB项目旨在通过有限差分法离散化并数值求解二维扩散方程，适用于科学研究及工程应用中的热传导、物质扩散等问题。 这是使用有限体积法（FVM）求解二维扩散方程的MATLAB代码。使用的插值方案是迎风方案，在完成计算后可以利用轮廓功能进行后处理。
     
  • MATLAB集成C代码-反馈学习：FeedbackLearning
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    《FeedbackLearning》专注于讲解如何在MATLAB环境中高效集成C语言代码，并通过实例展示基于反馈的学习方法，适用于科研与工程应用。 Matlab集成C代码的反馈学习实验程序基于心理学通用框架设计。时间：2017年5月4日。 参考文献： Bellebaum, C., & Daum, I. (2008). Learning-related changes in reward expectancy are reflected in the feedback-related negativity. European Journal of Neuroscience, 27(7), 1823-1835. 实验目的：研究反馈对概率学习的影响。 实验详情请参见参考文献。本实验包括以下变量： 试次变量：刺激1奖励概率、刺激2奖励概率。 组块变量：是否提供硬币位置的反馈信息。 因变量：被试反应正确率和倾向性。 正式实验流程（单个试验）如下： 屏幕中央显示注视点，持续400毫秒。随后，在屏幕两侧各呈现两列方块，要求参与者猜测哪一侧藏有虚拟“硬币”。在作出React选择后，仅展示其选定的一侧，并保持500毫秒。 接着是500毫秒的空屏时间。 最后通过图形告知被试是否猜对。如果错误，则显示一个红色方块；若正确，则在红方块上加一枚“硬币”，该画面持续50毫秒，以此结束一次实验轮次。
     
  • 关于微尺度反应流的LBM及MATLAB代码资源RAR包
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    本RAR包提供了一套基于Lattice Boltzmann Method (LBM) 的微尺度反应流模拟程序和相关资源，适用于深入研究与应用开发。全部代码均在MATLAB环境下编写。 1. 版本：MATLAB 2014、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，便于更改参数设置；编程思路清晰且注释详尽。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计。
     
  • MATLAB反演代码
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    这段简介可以描述为：“MATLAB反演代码”提供了一系列利用MATLAB编程语言实现地球物理、工程等领域的数据反演算法。这些代码旨在帮助研究人员和工程师高效地进行模型参数估计与数据分析，加速科学研究与技术开发进程。 本段落介绍了一套基于Matlab的反演程序，涵盖了图像处理中的数据反演及基础操作等功能。运行此程序只需打开文件夹内的GUI.m文件并执行。该程序采用了图形用户界面（GUI）设计，并包含温度、叶绿色等参数的反演以及BP神经网络和贝叶斯算法在内的多种图像分类方法。此外，还包括了如图像旋转这类简单的图像处理功能。由于作者对fig文件格式不够熟悉，所有界面均直接通过代码实现完成。
     
  • 二维反应扩散方程的MATLAB代码-CDC42经典与非经典 Turing 条件分析：...
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    本研究通过MATLAB编程实现二维反应扩散方程模拟，深入探讨CDC42蛋白在模式形成中的作用机制，对比分析Turing不稳定性条件的经典与非经典情形。 二维React扩散方程式用于研究手稿中的Github库，“体表面模型中的细胞极化可以由经典和非经典的图灵不稳定性驱动”。该模型模拟了Cdc42介导的细胞极化的过程，这是从酵母到人类多种生物中细胞分裂及迁移的关键因素。在这个过程中，属于Rho-GTPases类别的Cdc42蛋白会在激活与失活之间转换，并通过一组化学物质在细胞内部（即胞质）和表面（即膜）间运输。React扩散方程式描述了这种蛋白质的动态变化及其空间移动特性，在特定条件下会导致活性cdc42成分聚集于细胞膜上的一个点，被称为极化区。 近期的研究尝试使用三维模型来模拟这一过程，包括对细胞内部结构及外部环境的全面考虑[文献参考]。对于这类体表面模型而言，有两类机制可导致图案形成：经典图灵不稳定性（如图1A所示）和新近提出的非经典图灵不稳定性的变种（如图1B所示）。这些模式反映了蛋白质活性在空间上分布的不同方式。 本段落基于先前的研究[文献参考]提出了一种更简化的模型，旨在更加准确地模拟Cdc42介导的细胞极化过程。