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R语言代码转MATLAB-optolithium: 光刻模拟软件

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简介：
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。

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  • 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语言代码转MATLAB-MENP：纳米光子学中的多极展开
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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.
     
  • R语言SIR模型代码
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    这段代码实现了经典的传染病传播模型——SIR（易感-感染-恢复）模型，并基于R编程语言进行模拟和分析。适用于流行病学研究与教学。 SIR传染病传播模型的代码实现比较简单，使用的编程语言是R语言。
     
  • 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。
     
  • Matlab代码Cox模型拟合-R：模型拟合
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    本资源提供利用MATLAB实现Cox比例风险模型的代码，适用于生存分析中的数据拟合与模型评估。通过R语言接口增强功能，便于科研和数据分析人员使用。 这是我为客户、同事或我自己编写的各种R和其他代码的地方，用于学习和演示。 尽管许多成熟的R包可以轻松实现大多数功能，但我仍尝试将一些注释良好且概念清晰的代码组合在一起以从头开始构建。 通常使用这些程序包提供示例来比较结果。 最近，我一般创建某种类型的文档而不是标准的*.R文件，因此您也可以检出该存储库。 模型拟合 与各种型号的拟合相关的代码： 一因素随机效应、二因素随机效应... 贝叶斯（主要是斯坦） 具有beta响应的混合模型等 SC和TR 仓库的这一部分已被弃用，但曾经是“短期课程”和“技术报告”的一部分。 请改为查看信息库或转到网站的相关部分，在其中可以找到成品。 其他 一些随机的小项目： FizzBuzz测试、递归地反转字符串、递归换行等。
     
  • 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语言软件包SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37
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    SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37 是一个R语言生物信息学软件包，提供人类基因组数据库(dbSNP build 144, GRCh37)中单核苷酸多态性(SNP)位置的精确坐标。 SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37 软件包提供了人类基因组版本GRCh37的单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）的位置信息。该软件包基于dbSNP144数据库，包含了SNP的染色体位置、起始和终止位置以及参考等基本信息。
     
  • 统计模拟与R语言实现
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    《统计模拟与R语言实现》是一本介绍如何使用R编程语言进行统计模拟实践的手册，适合学习统计学和数据科学的学生及从业人员阅读。书中涵盖了随机数生成、蒙特卡洛方法等关键概念，并通过实际案例展示了R在解决复杂统计问题中的强大功能。 统计模拟及其R的实现，包括使用R软件的操作习题及讲解。
     
  • 统计模拟与R语言实现
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    本书《统计模拟与R语言实现》详细介绍了如何运用R语言进行各种统计模拟实验和方法，帮助读者掌握数据分析中的高级技术。 大数据时代的统计分析利器——R语言的具体应用。
     
  • 统计模拟与R语言实现
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    《统计模拟与R语言实现》一书旨在通过R编程语言讲解统计学中的各种模拟方法，帮助读者理解并掌握利用计算机进行复杂数据处理和分析的技术。 《高等学校本科生公共课教材•统计模拟及其R实现》系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术，并且还介绍了R语言及其编程技巧。在简要介绍条件期望、条件方差、Poisson过程以及Markov链的基础知识后，本书详细讲解了如何利用计算机生成随机数并使用这些随机数来创建任意分布的随机变量和随机过程；书中阐述了一些用于分析统计数据的方法和技术，如Bootstrap方法及模拟精度改进技术，并展示了统计模拟在判断所选模型是否适合实际数据中的应用。此外，《高等学校本科生公共课教材•统计模拟及其R实现》还介绍了处理缺失数据的EM算法以及进行Bayesian统计推断的MCMC算法及其他新兴的统计模拟技术；最后，该书探讨了动态系统的模拟方法。 书中每个章节的例子都附有使用R语言编写的模拟程序。其目录包括以下几章： 第1章 预备知识 - 矩母函数与生成函数 - 条件期望和条件方差 - 随机过程简介 - Markov链 第2章 R介绍 - 基本操作、向量、矩阵及多维数组的使用方法，因子应用，列表与数据框的概念；输入输出控制； - 程序控制结构以及R程序设计技巧和图形绘制技术等。 第3章 常用统计分析 - 单变量数据分析和假设检验的方法介绍。 - R统计模型简介及回归分析实例，并展示了随机数的应用场景。 第4章 模拟随机变量 - 介绍了逆变换方法、筛选法、合成方法以及Poisson过程模拟和Markov链的模拟技术等。 第5章 估计精度与有效模拟次数 - 讲述了总体均值和方差的估计，区间估计的方法，并展示了Bootstrap方法的应用场景。 第6章 模拟精度改进技术 - 对偶变量法、条件期望法、分层抽样法以及重要抽样法等提高了模型精确度的技术详解。 第7章 统计模型识别方法 - 单样本的拟合优度检验，含未知参数单样本的拟合优度检验，两样本问题及非齐次Poisson过程假设验证等内容。 第8章 EM算法和MCMC方法 - 介绍了EM算法、MCMC方法及其模拟退火技术和SIR方法等最新技术的发展趋势。 第9章 若干动态系统的模拟 - 探讨了追逐问题的模拟，Daubechies/小波函数计算，排队系统分析，存储模型以及保险风险模型等内容，并涉及维修和期权执行策略等问题。