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泊松分布的MATLAB代码-RJNS3D_VER_1.1：用于离散断裂网络的建模

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简介：
本软件包提供了一套基于泊松分布的MATLAB代码，版本RJNS3D_VER_1.1，适用于生成和分析三维离散断裂网络模型。 泊松分布的MATLAB代码用于离散裂缝网络生成及采样，在岩体联合网络模拟（RJNS）的应用上尤为突出。该工具箱实质上是由作者编写的多个函数组成的集合，其中关节的位置、方向与大小相互独立。关节中心的位置遵循泊松分布规律；而其方向可以是确定性的或具有费希尔分布特征，并且关节的尺寸则可以根据任意形式的概率分布来设定。 对于每个功能的具体描述，请参考文档“RJNS3D函数简介和测试.doc”。如果使用了此GitHub存储库中列出的任何函数或算法，建议引用以下论文： 1. 金文成等人，“椭圆关节尺寸分布函数的解析表达式”，《国际岩石力学与采矿科学》70（2014）：201-211。 2. 同一作者团队发表于“环境地球科学”期刊，题为“在中国大同煤矿进行验证的椭圆形裂缝网络模型”的文章。 3. 另一篇由高明忠等人撰写的论文，“使用来自多个钻孔的数据估计裂隙尺寸”，《国际岩石力学与采矿科学杂志》86（2016）：29-41。

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  • 泊松分布的MATLAB代码-RJNS3D_VER_1.1：用于离散断裂网络的建模
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    本软件包提供了一套基于泊松分布的MATLAB代码，版本RJNS3D_VER_1.1，适用于生成和分析三维离散断裂网络模型。 泊松分布的MATLAB代码用于离散裂缝网络生成及采样，在岩体联合网络模拟（RJNS）的应用上尤为突出。该工具箱实质上是由作者编写的多个函数组成的集合，其中关节的位置、方向与大小相互独立。关节中心的位置遵循泊松分布规律；而其方向可以是确定性的或具有费希尔分布特征，并且关节的尺寸则可以根据任意形式的概率分布来设定。 对于每个功能的具体描述，请参考文档“RJNS3D函数简介和测试.doc”。如果使用了此GitHub存储库中列出的任何函数或算法，建议引用以下论文： 1. 金文成等人，“椭圆关节尺寸分布函数的解析表达式”，《国际岩石力学与采矿科学》70（2014）：201-211。 2. 同一作者团队发表于“环境地球科学”期刊，题为“在中国大同煤矿进行验证的椭圆形裂缝网络模型”的文章。 3. 另一篇由高明忠等人撰写的论文，“使用来自多个钻孔的数据估计裂隙尺寸”，《国际岩石力学与采矿科学杂志》86（2016）：29-41。
     
  • 泊松分布的MATLAB代码-岩体节理模拟
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    本项目提供了一套基于MATLAB的泊松分布算法代码，用于进行岩体节理的随机模拟。通过调整参数可以研究不同条件下节理分布的特点和规律。 当然可以。请提供您希望我重写的那段文字的具体内容，我会按照您的要求进行修改。
     
  • 泊松分布MATLAB代码-散粒噪声生成器：实用的Shot-Noise工具
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    本工具利用MATLAB实现泊松分布，专门用于生成模拟散粒噪声的数据，为研究和工程应用提供高效、准确的Shot-Noise仿真解决方案。 泊松分布MATLAB代码实用的TrueShot噪声发生器可以在考虑图像传感器全阱和分辨率的情况下生成真实的镜头噪声。本段落将介绍如何使用该工具。 先决条件： - MATLAB版本2015a或更高 项目结构包括以下文件： - `photoelectrons2graylevel.m`：用于将光电子数转换为像素灰度值的函数。 - `graylevel2photoelectrons.m`：用于将像素灰度值转换为光电子数的函数。 - `custome_poissrnd.m`：基于Donald Knuth的位置处理随机数生成器。 使用说明： 运行示例代码中的`main.m`文件，以确保项目可以正常工作。测试过程会输入一张干净的图像，并输出一半是原始图像、另一半带有噪声效果的新图。 欢迎贡献！请先阅读相关文档或指南了解如何参与和提交更改。
     
  • 基于泊松均匀分布的WSNs网络拓扑Matlab实现
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    本研究提出了一种基于泊松均匀分布算法优化无线传感器网络（WSNs）拓扑结构的方法，并提供了相应的Matlab实现代码。 该程序用于生成符合泊松均匀分布的WSNs，并可通过调整参数来获得不同的网络拓扑结构。
     
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    本研究探讨了离散裂缝网络在油藏工程中的应用，利用DFM（离散特征方法）进行裂缝模拟，以提高油气采收率和优化开发策略。 用于模拟离散裂缝网络的工具适用于当前新兴的裂缝性油藏研究。
     
  • 仿真.zip_泊松_泊松分布_用户基站的泊松分布_覆盖仿真
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    本研究通过仿真分析探讨了用户在基站中的分布特性，采用泊松分布模型进行建模与分析，旨在优化无线网络覆盖效果。 用户和基站的分布可以用泊松分布来描述，并且可以设定基站的覆盖半径。
     
  • Matlab中泊松分布的源码模拟与验证
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    本项目通过编写MATLAB代码实现泊松分布的随机数生成，并进行统计分析以验证其正确性。包括参数设定、数据模拟及结果可视化。 本实验使用MATLAB编程软件模拟了泊松过程，并通过Kolmogorov-Smirnov检验来判断数据是否符合泊松分布。
     
  • 利用Python实现泊松分布的代码分析
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    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来生成和分析泊松分布的数据。通过实际代码示例，帮助读者理解其统计特性和应用场合，适用于数据分析与概率论学习者。 用Python进行泊松分布的代码分析涉及使用统计库如scipy或numpy来实现。首先需要导入所需的模块，例如`from scipy.stats import poisson`。接下来可以根据给定的λ值创建一个泊松分布对象，并利用该对象计算概率质量函数（PMF）或其他相关统计数据。通过这种方式可以深入理解数据中的稀有事件发生的频率和模式。 重写后的描述仅保留了核心内容关于如何使用Python进行泊松分布分析，没有包含任何链接、联系方式等信息。
     
  • MATLAB中的PoissonSolve与泊松分布
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    本文探讨了在MATLAB中使用PoissonSolve函数求解偏微分方程，并介绍了其与统计学中的泊松分布在应用上的区别和联系。 该MATLAB图像融合文件包含三个部分：一个主文件和两个功能函数。
     
  • Matlab泊松分布验证代码-概率分布比较: 使用MATLAB202...
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    本代码利用MATLAB 202X版本实现泊松分布的理论与仿真数据对比，验证泊松分布特性，并与其他常见离散型概率分布进行比较分析。 该项目是B.Tech三年级概率与随机过程课程的一部分，在该课程中我试图验证以下近似值并绘制不同概率分布的概率密度函数或质量函数以进行比较：二项分布趋于正态分布，二项分布趋于泊松分布，以及泊松分布在特定条件下接近于正态分布。此外还包括超几何分布在一定条件下的情况与二项式分布的相似性。 该项目使用MATLAB 2020a完成，并包含以下文件： - `binomial_and_normal.m`：用于验证当试验次数足够大且成功概率较小时，二项分布可以近似为正态分布。 - `binomial_and_poisson.m`：用来展示在n很大而p很小的情况下（np保持常数），二项分布接近泊松分布的特性。 - `poisson_and_normal.m`：验证当λ足够大时，泊松分布可以用正态分布来近似表示。 - `hypergeometric_and_binomial.m`：用于演示超几何分布在样本量相对于总体比例较小时可以被看作是二项式分布。 此外还有三个PDF文件： - `binomial_vs_normal.pdf`：包含验证上述二项与正态之间关系的代码及图像； - `binomial_vs_poisson.pdf`：展示关于二项和泊松分布间近似性的实验结果及其可视化图示。 - `poisson_vs_normal.pdf`：提供有关泊松分布向正态逼近现象的相关数据图表。