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基于矩量法的平行板电容计算实现

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简介：
本研究采用矩量法详细探讨了平行板电容器的电磁场特性，并实现了高效准确的数值计算方法，为微波电子器件的设计提供理论支持。 本段落通过带电平行板矩量法求解，首先进行了理论分析，探讨了平行板电容的结构组成，并提出了具体的算法。最后提供了MATLAB程序以及仿真结果。

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  • 基于矩量法的平行板电容计算实现
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    本研究采用矩量法详细探讨了平行板电容器的电磁场特性，并实现了高效准确的数值计算方法，为微波电子器件的设计提供理论支持。 本段落通过带电平行板矩量法求解，首先进行了理论分析，探讨了平行板电容的结构组成，并提出了具体的算法。最后提供了MATLAB程序以及仿真结果。
     
  • 平板电容的矩量法计算
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    《平板电容的矩量法计算》一书聚焦于利用矩量法精确分析平板电容器的设计与性能，为电子工程领域的研究和应用提供理论支持和技术指导。 矩量法用于计算平板电容是一种常见的电磁学分析方法。这种方法通过将复杂的几何形状离散化为多个小的单元，并利用积分方程来求解每个单元上的电流分布，从而得到整个系统的电场强度和电容量。在处理平板电容器时，矩量法能够精确地模拟其边缘效应和其他非理想特性，使得计算结果更加接近实际情况。
     
  • 基于Spark的BLAST算法平行设计与实现。
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    本文提出了一种基于Apache Spark的大规模序列比对算法BLAST的并行化设计方案，并详细介绍了其实现过程和实验结果。 BLAST（基本局部比对搜索工具）是一种高效的局部比对算法，在准确性方面表现出色，并被广泛应用。然而，当处理大型基因数据集时，它会遇到性能瓶颈并降低效率。为解决这一问题，提出了一种基于Spark的分布式并行方法——Spark_BLAST。该方法利用Spark内存计算来识别和划分任务，并实现了BLAST算法在多节点环境中的高效执行。 通过实验，在一个包含5个节点的Spark集群上实施了此方案，结果显示这种方法能够显著提高运行速度（大约4倍），同时保持结果准确性不变。这种改进为生物信息学领域提供了一种更加有效的比对工具。
     
  • 基于MATLAB的矩量法在计算电磁场中的部分程序实现
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    本研究利用MATLAB软件平台，实现了矩量法在计算电磁场问题中的部分程序设计与应用，旨在探索其高效求解复杂电磁问题的能力。 第一题：矩量法算例 1. 伽略金法 - 思路 - 结果 - MATLAB代码 2. 点选配法 - 思路 - 结果 - MATLAB代码 3. 分域基法 - 思路 - 结果 - MATLAB代码 第二题：带电导体板 1. 计算平板电容 - 思路 - 结果 - MATLAB代码 第三题：导电柱散射 1. TM下导电柱散射 - 思路 - 结果 - MATLAB代码 第四题：线天线
     
  • MatVec-MPI：基于MPI的稀疏矩阵向量并行乘法算法实现
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    简介：本文介绍了MatVec-MPI，一种高效的稀疏矩阵-向量乘法并行计算方法，利用MPI在多处理器环境中实现了显著加速，适用于大规模科学与工程计算。 在使用 MPI 并行化稀疏矩阵向量乘法的过程中，在第一步采用一维行分解读取文件并将数据分配给所有处理器，这需要 O(n) 时间复杂度然后是O(nnz)，其中 n 代表行数而 nnz 表示非零元素的数量。矩阵 A 的数据以 CSR（Compressed Sparse Row）格式读入并存储，在这种格式下包括三个数组：行指针、列索引和值。 在第一步中，使用 MPI Bcast 将数据分发给 p 个处理器，并且每个进程准备通过 prepareRemoteVec 函数获取它需要的非本地向量元素。在此过程中，遍历矩阵的局部列索引来确定所需的远程向量条目是什么，在调整了本地向量的数据数组大小后（新的大小为 vSize + numRemoteVec），以在末尾保存来自其他处理器的附加远程向量条目。 最后一步是重新映射本地列索引数组，即之前指向全局向量数据索引的部分。通过遍历这个局部列索引数组，并将其调整到正确的指向下标位置来完成这一过程。
     
  • 基于MPI的矩阵和向量乘法并行计算
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    本研究探讨了在MPI框架下实现大规模矩阵与向量的高效并行乘法运算方法，旨在优化高性能计算中的数据处理速度及资源利用率。 本程序使用MPI实现矩阵与向量的并行相乘。你需要安装mpich并配置好环境。编译命令为：`mpicc Mat_vect_mult.c -o Mat_vect_mult`，运行命令为：`mpirun -np 5 ./Mat_vect_mult`；其中5表示进程数，可以更改。
     
  • 基于NSGA2算法的微电网多目标容量优化设计MATLAB实现
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    本研究采用NSGA2算法，在MATLAB环境下进行微电网多目标容量优化设计，旨在提高系统经济性和可靠性。 基于NSGA2算法的并网型微电网多目标容量优化设计考虑了自平衡能力，并利用MATLAB进行了实现。
     
  • 基于MATLAB的矩量法表面电荷分布计算方法
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的矩量法来精确计算复杂几何形状物体表面电荷分布的方法，为电磁学领域提供了新的分析工具。 表面矩量法（Surface Method of Moments, MoM）是一种用于计算电磁场问题的数值方法，尤其适用于解决具有复杂形状物体的电磁散射和辐射问题。在本案例中，我们关注的是使用MATLAB实现二维方形表面上的电荷分布求解。 MATLAB是一款强大的编程环境，特别适合于科学计算、数据分析及可视化任务。在这里，它被用来编写代码以执行矩量法，从而解决电荷分布问题。其灵活性和丰富的库函数使得MATLAB成为此类问题的理想选择。 矩量法的基本原理是将物体的边界离散化为一系列小元素，并用一个矩量来表征每个元素，这些矩量与元件上的电流或电荷相关联，并通过矩阵形式的方程组求解。这个方程组通常称为互易矩阵或者格林函数矩阵，它包含了相邻单元之间的相互作用。 选择二维方形表面简化了问题处理过程，因为只需要考虑两个维度离散化的问题，从而降低了计算复杂性。对于方形表面而言，可以使用规则网格结构进行更简便的离散化操作。 在代码实现过程中首先需要定义方形表面几何参数如边长和单元大小等信息；然后创建一个矩阵来存储每个单元上的电荷密度或等效电流值；接着通过格林函数计算出各个元素间相互作用的影响，并最终利用MATLAB中的线性代数功能求解得到电荷分布。 高级工程电磁学一书是该领域的经典教材，详细介绍了矩量法及其他电磁场分析方法。该项目的描述表明所使用的数学基础来自这本书；因此对该书籍的理解有助于深入理解代码的工作原理。“surface_2D_square.zip”表示压缩文件可能包含用于模拟二维方形表面电荷分布的MATLAB程序。 解压后可能会找到.m文件，这是MATLAB脚本或函数文件，包含了实现矩量法的算法。通过分析和运行这段代码可以更深入了解电磁场计算方法，并学习如何使用MATLAB来处理这类问题；这为理论知识与实际编程结合提供了机会，有助于提升电磁学领域的技能水平。
     
  • 基于NSGA2算法的微电网多目标容量优化设计MATLAB实现.zip
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    本资源提供了一种利用改进的NSGA2（非支配排序遗传）算法，在MATLAB环境下对微电网进行多目标容量优化设计的方法，旨在提高系统效率与经济性。包含详细代码和案例分析。 基于自平衡能力的并网型微电网多目标容量优化设计采用NSGA2算法，并在MATLAB环境中实现。
     
  • 计算电池容量的方法
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    本文介绍了如何计算和估算各种类型电池的容量，包括公式、方法及影响因素，帮助读者掌握电池使用的关键知识。 本段落主要介绍电池容量的计算方法。