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信息扩散及信息扩散模型在Matlab中的应用

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本研究探讨了信息在网络中传播的行为和规律，并在此基础上提出了多种信息扩散模型及其在MATLAB环境下的实现方法与应用案例。 通过核密度估计来获取样本的概率密度分布。

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  • 信息扩散及信息扩散模型在Matlab中的应用
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    本研究探讨了信息在网络中传播的行为和规律，并在此基础上提出了多种信息扩散模型及其在MATLAB环境下的实现方法与应用案例。 通过核密度估计来获取样本的概率密度分布。
     
  • CALPUFF模型在大气扩散中的应用
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    《CALPUFF模型在大气扩散中的应用》一文深入探讨了CALPUFF模型在预测和模拟大气污染物扩散方面的强大功能及其广泛应用。该模型能够提供复杂的气象条件下污染物浓度分布的精确评估，适用于空气质量研究、环境影响评价等领域。 大气扩散CALPUFF模型是一种非定常三维拉格朗日烟团输送模式。该模型采用烟团函数分割方法，并使用地形追随坐标作为垂直坐标系。水平结构则是等间距网格，空间分辨率可从一公里到几百公里不等，而垂直方向则分为30多层的不规则间隔。
     
  • 扩散模型
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    扩散模型是一种用于生成高质量图像、文本和其他类型数据的概率建模方法，在机器学习领域中被广泛应用。 扩散模型主要分为两部分，并主要用于解决计算机视觉问题。有一个网站可以应用该模型：输入一段描述性文字后，它能够生成相关的场景图片。这份PPT是我组会上讲解的内容。
     
  • 一维扩散模型_MATLAB扩散模拟_partlnh_一维扩散_水质模型.zip
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB的一维扩散模型代码，用于水质研究中的污染物扩散模拟。通过该工具包，用户可以深入分析和理解水环境中物质迁移的过程，适用于环境科学、水利工程等相关领域的学习与科研工作。 一维水质扩散模型的Matlab代码已经编写完成并经过测试可以使用。
     
  • Catte.zip_Catte模型_非线性扩散_选择扩散模型
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    本研究介绍了一种名为Catte的非线性扩散模型，专注于图像处理中的边缘保持和噪声去除。该模型采用选择性扩散策略，在平滑图像的同时保护重要细节特征。 基于非线性扩散的图像选择性平滑和边缘检测算法在Matlab中的实现效果很好，这被称为Catte模型。
     
  • 高斯扩散模型MATLAB代码-扩散：网格表面信号扩散技术，包括隐式与显式方法
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    本项目提供基于MATLAB实现的高斯扩散模型代码，涵盖网格表面信号扩散的隐式和显式计算方法，适用于学术研究与工程应用。 高斯扩散模型的MATLAB代码可以在3D曲面上进行比例空间构造，并在显式和隐式表面上扩散信号（平均曲率）。我们采用了一种称为网格高斯模型的新方法，专门针对显式表面设计；同时扩展了Merriman 和 Ruuth 理论化的隐含表面上的高斯扩散方法。 文件结构如下： - `ext/` 目录包含外部库。 - `src/` 目录包含了主程序使用的支持功能代码。 - `main/` 目录存放主要程序代码，运行时会自动填充内容。 - `models/` 是为空目录，在您运行程序时会被填充。 加载已保存的矩阵（例如网格Laplacian）比每次都从头开始构建更方便。对于特定表面，将为它们创建对应的模型文件夹：飞机、圆圈领域和通用型号等。 需要安装外部库： - 网格拉普拉斯算子来自`ext/MeshLP/`目录。 在 MATLAB 中，请按照以下步骤操作： 1. 切换到 `ext/MeshLP/` 目录； 2. 运行 `mexcommands.m` 文件，这将编译网格和切线的Laplacian算子。 现在您可以开始运行示例代码了。
     
  • 高斯扩散模型的MATLAB代码-uFab-正式元素扩散
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的高斯扩散模型代码，用于模拟和分析物质在不同环境中的扩散过程。该模型特别适用于研究材料科学、化学及工程领域中正式元素（如掺杂剂）的扩散现象。通过调整参数，用户可以深入探究温度、时间等因素对扩散速率与分布的影响，为相关科研工作提供了有力工具。 高斯扩散模型的MATLAB代码采用了uFab形式元素扩散背景技术，请参考James D. Plummer等人在《硅VLSI技术：基础知识、实践和建模》一书中的第七章内容，特别是7.5.1节的内容。此外，《计算物理学》第二版中Nicholas J. Giordano和Hisao Nakanishi也讨论了扩散方程的数值解法，这本书可以在凯文街图书馆找到。您还应阅读我关于扩散的相关注释以及Plummer书中有关章节的部分。 热传导可以被视为掺杂剂扩散的一个良好类比，因为它们所遵循的基本方程式非常相似。这里提供了一些参考文献和可能有用的代码片段以供借鉴。 任务： 您的工作是使用MATLAB或其他编程语言编写程序来构建并探索高斯扩散模型的实际应用价值。您需要通过有限差分方法对扩散方程进行数值求解。首先，简化模型使得DΔt/(Δx^2)=1/2成立；这允许我们将硼在扩散过程中的扩散方程式从(7.38)式简化为(7.40)式。 初始轮廓可以被建模成一个增量函数——即高浓度预沉积。设定表面浓度为2×10^19 cm^-3，您可以通过简单的MATLAB代码生成此初始向量。在处理第一个点时，请仔细考虑其左侧没有数据的情况。
     
  • kwsst_researchgate_UDF湍流模型在对流扩散中的应用_sstk-omega模型_
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    本研究探讨了UDF（用户自定义函数）湍流模型在对流扩散问题中的应用，并详细分析了STSK-Omega模型的有效性和适用性，为工程流体力学提供了新的理论支持。 使用UDF编写的SST k-w湍流模型包括标量方程的源项、扩散项和对流项。
     
  • 高斯模型在大气污染物扩散中的应用
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    本文探讨了高斯模型在模拟和预测大气中各类污染物扩散过程的应用。通过实例分析展示了该模型的有效性和局限性，并提出了改进建议。 1. 湍流扩散的基本理论 2. 高斯扩散模式 3. 污染物浓度的估算方法 4. 特殊气象条件下的扩散模式 5. 城市及山区的扩散模式 6. 烟囱高度设计和厂址选择
     
  • GIS算法模型在大气扩散（高斯）中的应用
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    本研究探讨了GIS算法模型在模拟和分析大气污染物扩散过程中的应用，特别关注于高斯模式下如何更精确地预测污染物分布。通过结合地理信息系统技术与环境科学原理，该方法为评估空气质量提供了新的视角和技术支持。 GIS算法模型在大气污染物扩散中的应用研究主要集中在高斯模式上。该模式是一种常用的大气扩散模拟方法，能够有效预测并分析大气污染物的传播路径及浓度分布情况。相关研究成果通常会以PPT等形式进行展示与分享。