Classic AMG 演示：MATLAB 经典小代码。

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简介：
该资源提供了一段MATLAB编写的经典小代码，展示了代数多重网格方法（AMG）的简洁应用。多重网格求解器的核心流程和其中的参数设置，例如平滑器前后迭代的次数，与AMG求解器的设置思路基本一致。代码结构清晰简洁，便于理解和学习。生成粗网格问题的计算过程可能会稍显耗时。需要注意的是，这段代码并未包含在ClassicAMG中用于生成粗网格的“二次迭代”步骤。这实际上是对代数多重网格（AMG）与几何多重网格（GMG）以及传统有限元法（FEM）进行的一个小规模对比实验。此外，还提供了一个测试用例，利用均匀三角形元素求解FEM生成的线性方程组（通过MATLAB代码生成数据），以供参考。参考资料包括优素福·萨德的《稀疏线性系统的迭代方法》（第二版），以及RDFalgout的《代数多重网格简介》，发表于《科学与工程杂志》2006年第8卷第6期。

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MATLAB经典小代码示例 - Classic_AMG_Demo: 代数多重网格（AMG）的经典演示

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本项目提供一个使用MATLAB实现的经典代数多重网格(AMG)算法演示。它展示了如何通过AMG有效求解大规模稀疏线性方程组，是学习和研究AMG方法的宝贵资源。本段落演示了经典代数多重网格方法（AMG）在MATLAB中的简单实现。该代码展示了求解器的主要过程及参数设置，如平滑步骤的数量，并且源码清晰易读。值得注意的是，在生成粗网格问题时可能需要一些时间。对于“几何多重网格(GMG)”和“代数多重网格(AMG)”，本段落提供了一个简短的比较说明。此外，还提供了另一个测试案例：使用均匀三角形元素求解由MATLAB代码生成的数据所形成的线性系统（基于有限元方法）。参考文献包括： - 优素福·萨德，《稀疏线性系统的迭代方法》(第二版)，费城:SIAM,2003年 - RDFalgout，《代数多重网格简介》，《科学与工程杂志》，2006年第8卷第6期

MATLAB经典小代码示例 - Classic_AMG_Demo: 代数多重网格(AMG)的经典展示

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本项目提供了代数多重网格（AMG）方法的经典演示代码，使用MATLAB编写。适合研究和学习大规模稀疏线性系统的高效求解技术。以下是关于经典代数多重网格方法（AMG）在MATLAB中的简单实现的描述：该代码演示了经典的代数多重网格方法，并且其求解器的主要过程和其他版本基本一致，包括平滑步骤前后的数量等参数设置也相同。源码简洁明了，易于理解。需要注意的是，在生成粗网格问题时可能会比较耗时。此外，这里提供了一个“几何多重网格（GMG）”和“代数多重网格（AMG）”的简要对比：另一个测试案例是使用均匀三角形元素求解由FEM产生的线性系统，该测试数据通过MATLAB代码生成。参考文献包括Yousef Saad所著《稀疏线性系统的迭代方法》第二版和RDFalgout的文章《代数多重网格简介》，发表于2006年的科学与工程杂志第8卷第6期。

MATLAB经典小代码示例 - Classic_AMG_Demo: 传统代数多重网格(AMG)展示

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本项目展示了传统代数多重网格（Classic AMG）方法的经典实现，通过简洁的MATLAB代码提供对这一高效数值计算技术的基本理解。本段落介绍了一个使用MATLAB实现的经典代数多重网格方法（AMG）的简单示例代码。该代码演示了如何用经典AMG求解线性系统，并且其主要过程与参数设置与其他类似求解器相近，源码简洁清晰，易于理解。值得注意的是，在生成粗网格问题时可能会遇到一些延迟。在“几何多重网格（GMG）”和“代数多重网格（AMG）”之间存在一个小的比较：另一个测试用例是使用均匀三角形元素来解决由有限元方法(FEM)产生的线性系统，该示例同样采用MATLAB代码生成数据集进行验证。参考文献包括： - 优素福·萨德，《稀疏线性系统的迭代方法》（第二版），费城：SIAM出版社，2003年。 - RDFalgout，《代数多重网格简介》，《科学与工程杂志》，2006年第8卷第6期。

MATLAB经典小代码示例 - Classic_AMG_Demo: 传统代数多重网格(AMG)展示

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本代码为传统代数多重网格（AMG）的经典演示程序，适用于学习和理解AMG方法在求解大型稀疏线性方程组中的应用。 Matlab经典小代码演示了代数多重网格方法（AMG）的简单实现。该求解器的主要过程及其中参数设置（如平滑步骤的数量）与其它类似方法相似，源码清晰简洁，易于理解。生成粗网格问题时可能会稍显缓慢。请注意，在我的代码中未包括在Classic AMG中用于生成粗网格的“第二遍”处理。这里提供了一个小比较：几何多重网格（GMG）和代数多重网格（AMG）。此外，还有一个测试案例使用均匀三角形元素求解由FEM产生的线性系统。参考文献： - 优素福·萨德，《稀疏线性系统的迭代方法》(第二版)，费城: SIAM, 2003年 - R.D. Falgout, 代数多重网格简介，《科学与工程杂志》，2006年第8卷第6期

二维小波变换的经典MATLAB程序-MATLAB 2D小波变换经典代码RAR包

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本资源提供经典的二维小波变换MATLAB实现代码，包含详细注释和示例数据，适用于信号处理与图像分析。下载后为RAR压缩包形式。最近在进行图像分割方面的研究，发现了一个名为“MATLAB2维小波变换经典程序”的资源。该程序使用MATLAB实现了二维小波变换的图像分解、重构以及三维误差图的绘制功能，感觉非常实用，希望对大家有所帮助。

Cesium经典代码示例

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Cesium经典代码示例提供了使用Cesium库进行3D地球和地图开发的基本及高级实例，帮助开发者快速掌握其功能与应用。 Cesium的很多功能都需要数据支持。这个案例代码可以直接放在web服务器上运行，是一个很好的学习示例。

PSO经典代码示例

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本资料汇集了《Phantasy Star Online》中经典的玩家自定义代码示例，旨在帮助游戏爱好者探索游戏内部机制，优化游戏体验。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法，在1995年由Eberhart和Kennedy提出。该算法模拟了鸟群寻找食物的行为，通过每个个体（代表可能解的位置）在搜索空间中的迭代移动来逐步逼近最优解。PSO广泛应用于工程、机器学习及神经网络训练等领域。对于初学者而言，理解并掌握PSO的关键在于研究其实现代码的示例程序。接下来我们将深入讨论该算法的核心概念、工作原理及其通过编程实现的方式。 1. **PSO核心概念：** - 粒子：每个粒子代表一个潜在解的位置和速度。 - 个人最佳（Personal Best, pbest）：个体在其搜索历史中遇到的最佳位置。 - 全局最佳（Global Best, gbest）：整个群体在搜索过程中发现的最优解。 - 速度：影响粒子移动方向及距离的因素。 - 惯性权重（Inertia Weight）：控制当前与下一时刻的速度关系，从而调节算法探索和开发的能力。 2. **PSO工作原理概述：** - 初始化阶段随机生成一组初始位置和速度； - 迭代过程中，根据当前位置的目标函数值更新粒子的位置，并计算其新位置的性能。 - 更新pbest和gbest：如果找到更好的解，则相应地调整个人最佳或全局最优。 - 依据当前速度、pbest及gbest来重新设定每个粒子的速度。 3. **代码实现概要** `pso.py` 文件通常包括： - 初始化部分定义了粒子数量、搜索空间范围等参数； - 迭代函数负责执行PSO的主要循环，更新位置和速度，并调整个人最优与全局最优解。 - 目标函数用于指定需要最小化或最大化的优化问题。 - 主程序调用迭代过程并设定停止条件。 4. **学习建议** 理解基本概念及数学模型；分析代码结构以了解各部分功能；通过改变参数（如惯性权重、加速常数等）来观察性能变化，并尝试将PSO应用于其他优化任务中，从而加深对该算法的理解和掌握程度。

经典CNN的MATLAB代码

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MATLAB经典小代码-地震属性计算：Seismic_attributes

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Seismic_attributes是一款基于MATLAB的经典工具箱，专门用于高效地进行地震数据处理与分析，涵盖多种地震属性的快速计算。这段文字介绍了一段用于计算地震属性的Matlab经典小代码。该代码是Chopra和Marfurt撰写的《地震属性在勘探与储层特征识别中的应用》一书的辅助材料，书中详细描述了许多经典的算法。然而，某些章节较为复杂且参考资料难以获取或已过时。这段代码旨在为地球物理学中主要的经典属性算法提供一种简单、简洁但严格一致的方法，并通过向量和并行编程提高了效率。同时，在进行实际地球物理分析前的准备工作也尽可能简化。该代码可以在任何小型SEGY数据集上轻松测试（只需几分钟），不过这可能会牺牲一些计算性能以换取易于理解和使用的特点。值得注意的是，这段代码仅供教育用途，不适用于商业目的；对于商用需求，请考虑使用专门的商业软件或AASPI等替代方案。