R语言代码转MATLAB-MENP：纳米光子学中的多极展开-ITADN社区

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R语言代码转MATLAB-MENP介绍了一种将R语言代码转换为MATLAB代码的技术，并应用于纳米光子学中，利用多极展开方法进行复杂结构的电磁场模拟与分析。 MENP（多极扩展纳米光子学）是一个基于MATLAB的开源软件包，用于根据感应电流分布进行多极展开分析。它能够导入通过全场仿真技术如FDTD或FEM获取的电场数据，并据此计算出电和磁偶极矩、电四极矩及磁四极矩等参数。此外，在长波近似条件下，该工具还能找到环形偶极子贡献并进行相应的多极展开。 MENP主要面向纳米光子学领域的科研人员设计，尤其是那些研究亚波长米氏谐振器的科学家们。这类系统由于存在丰富的多极共振现象而展现出独特的光学特性，并为实现新颖的功能性提供了新的途径，比如单向散射（即Kerker条件）和非辐射光学偶极态等。对于此类系统的结构设计与物理理解而言，结合全场仿真进行多极展开分析至关重要。尽管MENP最初是为了配合Lumerical FDTD解决方案而开发的工具，但也可以与其他软件一起使用——只要能够将四维电场及折射率数据导出为MATLAB .mat文件即可。在发布基于MENP的研究成果时，请引用以下论文：Tatsuki Hinamoto 和 Minoru Fujii 的 MENP: An Open-Source MATLAB Package for Multipole Expansion in Nanophotonics.

超材料Matlab代码-多极分析：纳米粒子的multipole分析

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本项目提供基于Matlab的超材料仿真工具包，专注于利用多极子理论对纳米粒子进行精确建模与分析。通过该代码，研究人员能够深入探究纳米尺度下的电磁特性，助力于光学、电子学及量子信息科学领域的创新研究。超材料数学纳米结构的多极分析在MATLAB中的实现涉及一个迷你工具箱的设计与应用，该工具箱专为硕士论文项目而创建。其主要目的是开发能够执行对分布在特定纳米结构上的电磁场进行详细分析的工具，并特别关注于确定电和磁偶极矩。技术方面：此工作基于Matlab R2017a版本及MNPBEM（金属纳米颗粒边界元方法） Matlab工具箱，后者需单独下载并安装。掌握该工具箱是执行相关分析的基础条件。结果呈现形式为近似值，并且尚未经过全面测试以确保其准确性与可靠性。资料来源包括： [1] Stefan Mühlig, Christoph Menzel, Carsten Rockstuhl 和 Falk Lederer 的论文《多原子的多极分析》，发表于超材料期刊，第5卷，2011年。 [2] 函数getLebedevSphere.m由Robert Parrish在2010年开发并保留版权。

R语言代码转MATLAB-optolithium: 光刻模拟软件

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optolithium是一款利用R语言编写的光刻模拟软件代码，并提供将其转换为MATLAB兼容格式的服务，方便不同编程环境下的用户使用。 Optolithium 是一种用于光学光刻建模的软件工具，能够计算处理过程中的各种结果。该软件是开源性质的，并不针对高端VLSI制造技术节点进行设计。该项目的主要目标是为了帮助学生研究纳米技术的基础知识，如光学光刻等过程。 Optolithium 软件可以模拟光刻工艺的不同阶段： 1. 空气成像 2. 抗蚀剂中的空气影像 3. 暴露于抗蚀剂中的潜影 4. 经过PEB处理后的抗蚀剂量化图像 5. 制造时间曲线 6. 抵抗层轮廓此外，Optolithium 还支持最多两个参数的自动化模拟集合。目前版本仅实现了二维抗蚀剂轮廓建模，但未来的发展方向之一是增加三维模拟功能。例如，在365nm光刻工艺中可以得到如下所示的抗蚀剂轮廓：软件界面展示的是在抗蚀剂中的空气影像，并且可以看到驻波的影响效果。该程序主要分为两大部分： - 核心（OptolithiumC）：这部分负责高性能计算，包括各种列表和数组的操作。 - 图形用户界面（GUI，即OptolithiumGui）：用于与用户的交互。

R代码_R语言_统计学_中心极限定理_

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本教程深入讲解了R语言在统计学中的应用，特别聚焦于中心极限定理的实现与验证。通过实例分析帮助学习者掌握复杂数据集的处理技巧。使用R语言验证统计学中的中心极限定理，并进行一百万次的实验。

R语言中的SVR代码

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本文章介绍了如何在R语言中实现支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法，并提供了详细的代码示例和参数解释。使用R语言对数据进行简单的SVR回归分析，并提供包含异常值处理的详细代码。

R语言代码大全及注解, R语言代码&R Language

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本书《R语言代码大全及注解》提供了丰富的R语言编程示例和详细解释，帮助读者掌握从基础到高级的各种数据处理与分析技巧。使用R语言中的“SCI”程序包来计算SPI标准化干旱指数（如SPI3、SPI12等），并利用多年资料的月降水量分析旱涝水平。

R语言中的极大似然估计

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本文章介绍了在R语言中进行极大似然估计的方法和技巧，包括常用包的使用、参数估计以及实际案例分析。极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate, MLE），也称为最大概似估计或最大似然估计，是一种求解估计的方法。虽然该方法最早在1821年由德国数学家C. F. Gauss提出，但通常认为是英国统计学家R. A. Fisher对其进行了系统的发展和推广。

R语言中的Bayesian计算代码

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这段材料主要介绍如何使用R语言进行贝叶斯统计分析，并提供了相关计算代码示例，适用于对统计学和数据分析感兴趣的读者。 Bayesian Computation的R代码非常不错且实用，经过测试证明效果很好。

R语言中的VAR模型代码

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本文档提供了关于如何在R语言环境中实现和操作向量自回归（VAR）模型的详细代码示例与解释。适合需要处理时间序列数据的研究者使用。在金融计量VAR（向量自回归）模型的R语言代码实现过程中，首先需要对数据进行平稳性检验以及时间序列趋势分析： ```r adfTest(aucl, lag = 1, type = nc) adfTest(agcl, lag = 1, type = nc) adfTest(agvo, lag = 1, type = nc) ``` 如果原始数据不满足平稳性要求，可以对这些变量取自然对数： ```r lnau <- log(aucl) lnag <- log(agcl) plot(lnau, type=l, xlab=Date, ylab=auclose) plot(lnag, type=l, xlab=Date, ylab=agclose) adfTest(lnau, lag = 1) adfTest(lnag, lag = 1) ``` 如果取对数后数据仍然不平稳，则需要进行差分处理： ```r ldx <- diff(lnau) # 对lnau进行一阶差分 ldy <- diff(lnag) # 对lnag进行一阶差分 dz <- diff(agvo) # 可以画出经过差分后的序列图： plot(ldy, type=l, xlab=Date, ylab=agclose) plot(dz, type=l, xlab=Date, ylab=agvol) adfTest(ldx, lag = 1) # 对差分后数据进行ADF检验 adfTest(ldy, lag = 1) ``` 以上代码展示了如何通过取对数和一阶差分处理不平稳的时间序列，以确保后续的VAR模型分析能够基于平稳的数据集。

R语言中的Copula函数代码

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本文章将介绍如何在R语言中使用Copula函数进行数据分析和建模。通过具体的代码示例来讲解不同类型的Copula模型的应用与实现。在RStudio中使用R语言代码展示两组数据的Copula关系，并生成图表以便直观理解与计算。

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R语言代码转MATLAB-MENP：纳米光子学中的多极展开

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