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DFT的Matlab源代码-DisloPy:理查德·斯凯尔顿的脱位代码

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简介:
DisloPy是由理查德·斯凯尔顿开发的一款基于Matlab的DFT计算工具包,专为研究和模拟固体材料中的脱位现象而设计。 DFT的MATLAB源代码与一个Python软件包结合使用,用于设置位错、错位和其他拓扑缺陷的结构和属性,在原子和多尺度计算中发挥作用。当前功能支持分子静力学代码GULP以及DFT代码QuantumEspresso和CASTEP。 该软件包利用GULP中的簇模型来构建边缘与螺钉位错的核心结构及能量,并进行位错多极模拟,计算杂质离析能、γ表面构造的广义堆垛层错能量。此外,它还支持半离散Peierls-Nabarro建模以预测位错结构和迁移率。 软件包使用Stroh形式主义为各向异性介质生成位移场,并提供可视化工具来展示这些数据与核心结构。未来计划包括将该软件包集成到LAMMPS中,以便进行分子动力学计算以及有限温度下的位错迁移率的动态蒙特卡洛模型研究。 此外,它还能直接使用嵌入于具有周期性边界条件超级电池中的偶极子来计算Peierls应力。

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  • DFTMatlab-DisloPy·
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    DisloPy是由理查德·斯凯尔顿开发的一款基于Matlab的DFT计算工具包,专为研究和模拟固体材料中的脱位现象而设计。 DFT的MATLAB源代码与一个Python软件包结合使用,用于设置位错、错位和其他拓扑缺陷的结构和属性,在原子和多尺度计算中发挥作用。当前功能支持分子静力学代码GULP以及DFT代码QuantumEspresso和CASTEP。 该软件包利用GULP中的簇模型来构建边缘与螺钉位错的核心结构及能量,并进行位错多极模拟,计算杂质离析能、γ表面构造的广义堆垛层错能量。此外,它还支持半离散Peierls-Nabarro建模以预测位错结构和迁移率。 软件包使用Stroh形式主义为各向异性介质生成位移场,并提供可视化工具来展示这些数据与核心结构。未来计划包括将该软件包集成到LAMMPS中,以便进行分子动力学计算以及有限温度下的位错迁移率的动态蒙特卡洛模型研究。 此外,它还能直接使用嵌入于具有周期性边界条件超级电池中的偶极子来计算Peierls应力。
  • -赛MATLAB-MATLAB实现
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言来实现高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代算法的具体方法。通过该代码可以有效地求解线性方程组,适用于数值分析和工程计算中的多种应用场景。 高斯-塞德尔迭代法的MATLAB代码用于解决具有n个变量的线性方程组问题。这种方法是一个迭代过程,并且随着迭代次数增加会逐渐接近实际解值。在使用GS方法之前,首先需要将系数矩阵转换为主对角占优形式,否则解决方案可能无法收敛或偏离真实结果。一旦完成这种转变后,就可以应用高斯-塞德尔定理进行一定数量的迭代操作。整个过程将持续执行直至所得解与预期解之间的误差小于设定的容差极限为止。
  • DFTMatlab-DFT_Panorama: 全景DFT
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    DFT_Panorama项目提供了一套使用MATLAB实现的离散傅里叶变换(DFT)算法,专门应用于全景图像处理。此代码库适合研究和开发全景图像技术的专业人士。 DFT的MATLAB源代码项目通过在表面上传递滑动窗口并将离散傅里叶变换(DFT)应用于窗口内的音高类来分析乐谱(编码为XML,MEI,MusicXML等)。结果以数字形式表示谐波质量,并可以将其转换成表格或图形可视化。为了运行程序并生成可视化文件,请使用笔记本DFT_Main。项目包含一个小规模的语料库,但您也可以在DFT_Corpus中添加其他乐谱文件。可视化的图表将被保存为交互式的HTML格式,在DFT_Graphing中可以编辑这些文件的保存位置。此外,除了Python3.8之外,还需要安装以下软件包:music21、numpy、pandas、plotly和tkinter。
  • DFTMATLAB-DFT:DFT
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    这段MATLAB源代码实现了离散傅里叶变换(DFT),可用于信号处理和分析中的频谱计算等应用。代码简洁高效,适合学习与研究使用。 DFT是用于筛选(F)和转化(T)的工具。数据通过stdin输入,并以json格式提供,在经过过滤器和转换处理后输出结果。 使用方法:dft [FILTER|TRANSFORM]*[OUTPUT] 每个应用在命令行中的过滤器和变换会按照它们出现的顺序应用于整个对象。 例子: 测试文件应从上至下阅读,首先查看filter_test.go,接着是transform_test.go,最后看output_test.go。 通过元数据键筛选GoogleComputeEngine实例: 实际的数据列表包含更多信息,但为了便于理解示例已简化。DFT处理时不会在意这些细节。 $cat in.json [ { metadata: { items: [ {key:who,value:owned-by-jasmuth}, {key:startup-script,value:/root/start_worker.bash} ] }, name:process-1 ]
  • MATLAB哈密-nnv:nnv
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    MATLAB哈密尔顿代码-nnv:nnv 是一个基于MATLAB编写的工具或脚本,专注于解决与哈密尔顿系统相关的数值计算问题。该代码集成了先进的数值方法和算法,用于模拟物理、工程及数学中的复杂动力学系统行为,提供高效准确的解决方案。 在范德比尔特大学(Vanderbilt University)攻读博士学位期间,我开发了nnv Matlab神经网络验证工具箱。该工具箱实现了可到达性方法,用于分析神经网络和支持学习的自主网络物理系统。 安装步骤如下: 1. 安装Matlab,并至少包含以下工具箱:控制系统、优化(必须安装)、并行处理、深度学习和系统识别。 2. 从GitHub克隆或下载nnv工具箱。 3. 打开Matlab,然后转到所下载的目录。
  • MATLAB-塞
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    本简介探讨了在MATLAB环境下实现高斯-塞德尔迭代法的过程与应用,详细介绍了该方法解决线性方程组的有效性和高效性。 Matlab高斯-塞德尔迭代法的代码是正确的,并且包含运算示例。
  • MatlabDFT
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    这段简介可以描述为:“Matlab中的DFT代码”介绍了如何使用Matlab编程语言实现离散傅里叶变换(DFT)。文章详细讲解了DFT的基本概念,并通过示例代码展示了其在信号处理和分析中的应用,适合初学者学习掌握。 这段文字描述了使用Matlab进行DFT代码开发的过程,并包含详细的步骤和照片,是课程作业的一部分。
  • 雅克比、高-塞及SOR迭Matlab实现
    优质
    本简介提供雅可比(Jacobi)、高斯-塞德尔(Gauss-Seidel)和超松弛(SOR)迭代方法在MATLAB中的具体实现,包括算法原理及其代码示例。 雅克比迭代、高斯赛德尔迭代与SOR(Successive Over-Relaxation)迭代法的Matlab程序实现,并且支持谱半径计算功能,以便直接比较这三种算法的效果。
  • -赛法C++示例
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    本项目提供了一个基于C++实现的高斯-赛德尔迭代算法的示例代码。该方法用于求解线性方程组,并展示了如何在实际程序中应用此数值计算技术。 在数值分析领域,可以使用高斯赛德尔迭代法求解方程组的解。这种方法需要以方程中的未知数数量、系数矩阵、方程右侧的值以及设定的最大迭代次数和误差界限作为输入条件。