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SIMPLE算法的Matlab代码。

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简介：
该 SIMPLE 算法采用分层网格结构，用于模拟空腔内不可压缩的驱动流问题。

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  • MATLAB中的SIMPLE算法代码
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    这段代码实现了在MATLAB环境中运行的SIMPLE（Semi-Implicit Pressure-Linked Equations）算法，主要用于求解不可压缩流体动力学问题。 简单算法-交错网格 不可压缩驱动盖流动问题在腔体中的求解 --------------------------------------------------------%
     
  • Simple算法示例
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    Simple算法示例提供了一系列基于Simple算法的应用场景和实现细节，旨在帮助读者理解和掌握这一高效、简洁的数据处理方法。 本段落将详细介绍SIMPLE算法的三个典型算例，并详细讲解二维结构网格单相流SIMPLE算法的C语言实现方法。
     
  • 基于 SIMPLE 算法的 CFD 解析-MATLAB 实现
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    本研究采用SIMPLE算法，在MATLAB环境中实现计算流体动力学(CFD)模拟。通过该方法，能够高效准确地解析复杂流动问题。 本段落介绍了一种在MATLAB环境中使用压力关联方程的半隐式方法（SIMPLE）来求解计算流体动力学（CFD）基本控制方程的方法。这些基本控制方程基于质量守恒、动量守恒和能量守恒三个原理。连续性方程体现了质量守恒，纳维-斯托克斯方程则表示了动量守恒，而能量方程代表了能量守恒定律。在SIMPLE方法中，需要以半隐式方式离散化并求解连续性和纳维-斯托克斯方程。文中还展示了如何将这种离散化和解决方案应用于二维立方体周围的流场问题。代码是使用MATLAB编写完成的，并且结果显示了收敛解的压力与速度分布情况。
     
  • 简化版的Simple算法
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    本文介绍了简化版的Simple算法，通过减少复杂度和计算量，在保持原有功能的同时提高了效率与实用性。 假设在一个方腔内充满粘性不可压缩流体，左、右、下壁固定不动，上壁以特定速度运动。试求该条件下定常解的表达式。
     
  • Matlab衍射光场模拟代码-Simple-SLM-simulation: Simple SLM 模拟
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    简介：本项目提供了一套使用Matlab进行简单空间光调制器（SLM）模拟的代码，用于研究和教学目的。它旨在简化衍射光场的计算与可视化过程。 matlab场景光场代码Simple-SLM-simulation提供了夫琅禾费衍射的简单表示，适用于DXD屏幕。函数propFF(u1,L1,lambda_0,z)在尺寸为L1=D的方形屏幕上进行远场衍射传播，并由波长为lambda_0的光线照射（乔纳森乔治将此函数从Matlab转换为python）。函数screen(amplitude,phase)返回一个复数值DXD调制矩阵，该矩阵对应于提供的幅度和相位DXD数组。当前版本模拟了衍射传播并生成涡度为10的OAM模式。
     
  • LLE算法的Matlab代码
    优质
    本资源提供了一套实现局部线性嵌入（LLE）降维算法的MATLAB代码。该工具箱简洁高效，适合于数据分析和机器学习中复杂数据集的处理与可视化。 LLE（局部线性嵌入）的思想是，在流形的很小局部邻域内可以近似地视为欧氏空间中的直线段，即具有局部线性的性质。因此，在这个小区域内，一个点可以用其周围点在最小二乘意义下的最优线性组合来表示。LLE将这种线性拟合系数作为描述该流形局部几何特性的方法。
     
  • KNN算法的Matlab代码
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    本段落提供了一种使用Matlab编程实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的方法。通过简洁的代码示例，演示了如何利用Matlab工具进行数据分类或回归分析，适合初学者快速理解和实践机器学习中的基本概念和技术。 KNN算法的实现代码可以运行并使用，适合初学者查看和学习。这个代码是从网上下载的，并非原创作品，仅供大家参考学习之用。
     
  • LMS算法的MATLAB代码
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    本资源提供了一套用于实现LMS（最小均方差）算法的MATLAB源代码，适用于信号处理与自适应滤波领域中的学习和研究。 快速变步长LMS算法能够提升传统LMS算法的收敛速度。
     
  • LMBP算法的Matlab代码
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    本资源提供了一种名为LMBP（改进型局部均值贝叶斯学习）算法的Matlab实现代码。该算法旨在优化神经网络训练过程中的性能与效率，适用于深度学习领域的研究和应用开发。 这段LMBP算法的Matlab代码非常好，值得学习。我已经测试过可以正常运行。
     
  • PSODE算法的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一种名为PSODE（粒子群与差分进化混合）算法的MATLAB实现代码。该代码旨在优化复杂问题求解效率，适用于学术研究和工程应用。 结合PSO与DE算法的PSODE算法在性能上优于传统的PSO算法，特别适用于求解约束优化问题。该算法具有详细的注释，可以根据实际需求轻松编写调用程序并运行。