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该脚本用于LAMMPS计算hydro_stress和von Mises stress。

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简介：
利用 LAMMPS 后处理流程，开发了一系列用于计算应力，包括 hydro_stress 和 von Mises stress 的脚本。这些脚本旨在对模拟结果进行详细的力学分析，从而更全面地评估材料的性能。

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  • 使用LAMMPS计算hydro_stress和von Mises应力的脚本
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    这段简介描述了一个用于计算材料力学性能的脚本。利用LAMMPS软件，该脚本能够精确地计算出hydro_stress（水力应力）以及von Mises应力值，为研究材料在复杂受力条件下的响应提供了有力工具。 LAMMPS后处理计算应力hydro_stress和von Mises stress的脚本。
     
  • 重写后的标题：Von Mises 分布
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    Von Mises分布是一种定义在区间(-π, π]上的连续概率分布，适用于描述周期性数据的特点，广泛应用于方向统计学中。 关于von Mises图像的代码，适用于仿真使用。
     
  • 用于读取LAMMPS dump文件的Matlab脚本
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    这段简介可以这样写： 此MATLAB脚本专为解析与提取LAMMPS模拟软件生成的dump文件数据而设计，便于用户进行进一步的数据分析和可视化处理。 使用LAMMPS进行分子动力学计算后，可以通过读取dump文件来进行后续处理。首先需要编写代码来读取整个dump文件中的所有帧数据，并将其组织成三维矩阵形式。文件中包含了详细的说明信息。
     
  • Cramer-von Mises 检验：单个样本拟合优度的检验 - MATLAB开发
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    这段MATLAB代码实现了一种统计方法——Cramer-von Mises检验，用于评估单一数据样本与假设分布之间的拟合程度。此工具为研究者提供了一个强大而灵活的方式，以非参数手段检查模型适用性。 Cramer-von Mises 测试使用 Csörgo & Faraway (1996) 的方法来检验单个样本的拟合优度，该方法提供了精确和渐近分布。
     
  • LAMMPS实用程序脚本合集：LAMMPS_UTILITIES
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    LAMMPS_UTILITIES是一套为分子动力学模拟软件LAMMPS设计的实用程序脚本集合，旨在简化模型构建、数据处理和结果分析过程。 LAMMPS_UTILITIES 是一个包含 LAMMPS 实用程序脚本的集合。当前支持 Python 2.7 和 3.5+ 版本。 安装过程如下：将存储库克隆到您选择的一个目录中： ``` git clone git://github.com/Kenny-Jolley/LAMMPS_UTILITIES.git ``` 确保添加每个目录至您的路径。例如，如果您在主目录下创建了一个名为 git 的文件夹，请为 tcsh shell 添加以下行： 对于 .tcshrc 文件： ```shell setenv PATH ${PATH}:$HOME/git/LAMMPS_UTILITIES/utilities setenv PATH ${PATH}:$HOME/git/LAMMPS_UTILITIES/carbon ``` 或者，如果您使用的是 bash，则在 .bashrc 中添加如下内容： ```shell export PATH=$PATH:$HOME/git/LAMMPS_UTILITIES/ ```
     
  • VMRand(fMu, fKappa, varargin): 从 Von Mises 分布中生成随机数 - MATLAB开发
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    这段代码提供了一个MATLAB函数用于从Von Mises分布中抽取随机样本。通过调整fMu（均值）和fKappa（集中参数），用户可以灵活地生成符合不同分布特性的数据集，适用于方向统计分析等领域。 该函数采用基于包裹柯西分布的包络抑制方法从任意 Von Mises 分布中抽取随机变量，这一技术首次在相关文献[1]中提出。其中，fMu 和 fKappa 是定义于区间[-π, π)上的Von Mises分布的均值和方差参数。tVMVariates 将是一个包含从所给定分布中抽取出的随机变量组成的张量。如果输入的fMu 和 fKappa 不是标量，则它们必须具有相同的尺寸；在这种情况下，输出张量 tVMVariates 的大小也将相同。若两者为标量值，可以通过额外参数指定返回的随机变量的数量。 例如： - vmrand(linspace(-pi, pi, 20), 2); % 返回多个不同均值 fMu 对应分布下的随机变量 - vmrand(0, 2, [100 1]); % 当fMu = 0 和给定的 fKappa 值时，返回大小为[100 1] 的VM 分布中的100个随机数。
     
  • LAMMPS聚合物弛豫模拟脚本
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    这段简介可以这样撰写：“LAMMPS聚合物弛缓模拟脚本”提供了基于分子动力学方法进行聚合物材料弛豫过程仿真的程序代码和教程，适用于研究高分子体系的动态力学性能。 21步压缩弛豫法适用于聚合物的模拟。
     
  • LAMMPS数据文件在MATLAB中的读取脚本
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    简介：本文提供了一个用于在MATLAB环境中解析和操作LAMMPS数据文件的实用脚本。该工具旨在简化从分子动力学模拟中提取关键信息的过程，为科研人员及工程师分析复杂材料行为提供了便利。 LAMMPS读取data文件的Matlab脚本可以用于处理经常生成的数据文件中的问题信息，并允许用户自行修改这些数据。该脚本的主要功能是读取文件内的相关信息，具体的操作方法在文件中有详细说明。如果有任何疑问或需要进一步的帮助，可以通过文中的作者联系邮箱进行沟通。
     
  • Cramer-von Mises拟合优度检验在简单零假设下的应用：评估基于估计参数的H0接受度的p值：“以特定样本估算参数为例...”
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    本文探讨了Cramer-von Mises拟合优度检验在验证简单零假设中的应用，重点在于通过具体案例展示如何利用估计参数计算出接受原假设H0的p值。 “CramervonMisesPVal_SimpleH0”函数通过蒙特卡洛模拟估算接受简单零假设的 p 值：“在样本上估计具有特定参数的 CDF”。该函数基于 Cramer-von Mises 拟合优度（gof）测试，当样本长度对于 Chi2gof 来说太短（例如少于 50）时，它是一个很好的替代方案。Cramer-von Mises 测试在整个 X 范围上施加相同的权重，而 Anderson-Darling 检验则在分布尾部赋予更大的权重。