代码搜索：动力学模型
找到约 5,890 项符合「动力学模型」的源代码
代码结果 5,890
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m 模拟圆柱体的热传导.m
% 一杯沸水冷却，圆柱体模型，底面半径0.05m，高0.1m，周围温度20度，初始水温100度
% 方程是四维输运方程（常数a^2=k/(c*p)，k是热传导系数0.6006焦/（米*秒*度））
% 初始条件：t=0时水等于100度
% 边界条件：1.上下壁都是自由冷却，第三类边界条件，周围温度保持在20度（H=k/h,h取1）
% 2.杯壁绝热，第二类边界条件
% ...
www.eeworm.com/read/108992/15568994
txt 全面解析jdbc.txt
全面解析JDBC
包路跃
安信息资源网(http://www.infoxa.com)
综述：Java数据库连接体系结构是用于Java应用程序连接数据库的标准方法。JDBC对Java程序员而言是API，对实现与数据库连接的服务提供商而言是接口模型。作为API，JDBC为程序开发提供标准的接口，并为数据库厂商及第三方中间件厂商实现与数据库的连接提供了标准方法。JDBC使用已有 ...
www.eeworm.com/read/100919/15860652
+-
信息论中用熵作为信息度量, 在一给定的模型下, 位数 = -log2(概率)
Huffman编码已被证明是现有最好的固定长度的编码方法, 但它只能给出整数位数长的编码方案。
如果一个字符的概率为90%，则最优位数为0.15, 而Huffman编码却只能给出1或2位长代码。(0次序Huffman压缩未经测试)
20世纪80年代出现的算术编码是一种可以替代Huffman的编码方法,它针对 ...
www.eeworm.com/read/433142/8543094
m c14_threeray.m
%在这个例子中，我们对有三条固定路径的AWGN多径信道中的QPSK系统进行BER性能仿真，并与在理想的AWGN信道（没有多径）中同样系统的BER性能进
%行比较。为了简化模型，我们做如下假设：
%1，信道中有三条路径，包括一条是衰落的LOS路径和两条具有瑞利分量的路径。与各路径相应的接收功率级以及路径间的延迟差是仿真的参数。
%2，信道的瑞利衰落仅影响发送信号的幅度，不影响瞬时相位
%在符 ...
www.eeworm.com/read/185865/8981245
txt 参考书目.txt
[1] 杨启帆，何勇，谈之奕，数学建模，浙江大学出版社，国家十五规划教材
[2] 何勇，谈之奕，杨启帆，数学建模实验，高等教育出版社，国家十五规划配套教材
[3] 杨启帆，何勇，谈之奕，数学建模竞赛浙江大学优秀论文讲评，浙江大学出版社，国家十五规划配套教材
[4] 杨启帆，边馥萍，数学模型，浙江大学出版社，1990
[5] 杨启帆，方道元，数学建模，浙江大学出版社，1999
[6] 姚恩 ...
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txt 4 wrong.txt
Unix之失道
在设计Unix的1969年，人们很难确定一个设计是否有明显的错误。一个技术的候选方案通常有很多，社区中不仅仅有Unix爱好者，也包括了所有对操作系统本身进行思考和设计的人们。
Unix文件在字节层之上是无结构的。文件的删除动作是不可逆的。Unix的安全模型也显得过于原始。作业控制十分拙劣。此外事物的名称、术语很是繁杂。这个文件系统或许就是一个错误的选择。我们 ...
www.eeworm.com/read/361503/10049585
m sofmtrain.m
% 自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
% 此为Sofm网络训练程序
func ...
www.eeworm.com/read/361503/10049756
asv sofmsimu.asv
%此为Sofm网络处理程序
%自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
%完成分类训 ...
www.eeworm.com/read/361503/10049782
m sofmtrain.m
% 自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
% 此为Sofm网络训练程序
func ...
www.eeworm.com/read/163037/10252037
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本书明确而详尽地阐述了Java平台安全性，探究了Java安全结构的内幕。
本书首先概述了计算机和网络安全概念并解释了Java安全模型，并在此基础上，详细描述了Java 2平台中新增加的许多安全结构方面的措施，同时对Java安全性的实施提出了使用指导，描绘了如何定制、扩展和精化安全结构以及成功实现的技术细节。
本书为建立安全、有效、强大和可移植的Java应用程序和applet提供了重 ...