高次方程

MATLAB编写了两个脚本：一个用于检查输入的正整数是否为质数，另一个用于解算二次多项式方程并绘制其图像。

总结了共轭梯度法，一种针对二元二次方程的高效算法。该方法利用了共轭方向的优点，实现了二次收敛，仅需少量迭代即可求解问题。相比最速下降法的56次迭代，共轭梯度法仅需3次迭代即可收敛于相同初始点。

四次方频偏估计的并行结构，挺适合做高速光传输系统里的数字信号优化，尤其是 PM-QPSK 那类带宽吃紧的应用。并行架构用的是基于 PADE 的思路，支持 N 路并发，适合应对 28G/s 级别的符号速率压力。你只要在符号到达时做个串并转换，后面就能直接分组跑。初始化那块儿也有，细节还蛮实用的。想跑实验的话，配合下面这些 Matlab 资源，基本能搭一套测试环境。

BayES'Lab（贝叶斯电活性物种标记）是一个MATLAB函数库，专为电化学实验数据的推理分析设计。此库提供了以下功能：1）估计氧化还原活性物种的电化学传输参数；2）从实验电化学数据中推断电活性化合物的身份。每个功能作为独立的子例程提供，可以根据需要单独运行。该库通过结合物理建模和贝叶斯推理，帮助自动识别电活性化合物。具体过程包括：1）创建包含训练数据集的库；2）将库应用于测试数据进行化合物标记。库开发模块使用多个循环方波（CSW）信号进行训练数据集的构建，而化合物识别模块则在测试数据上进行推理。 代码风格：MATLAB 使用该存储库时，请引用以下文献：‘结合使用伏安法和基于物理的建模以及贝

PH202课程项目计划主题：我们开发了一些理论，并使用Matlab代码重现了研究论文中介绍的一些计算和图形。首先，我们处理一个电子玩具模型，并查看一维量子势阱的连续谱中的束缚态。然后，我们利用电子自旋与光的偏振态之间的对应关系，开发了与一维光子系统的连续体中的束缚态相对应的理论，该系统由一维光子晶体与液态共轭物组成。晶体缺陷层并被金属膜覆盖。我们对这两个系统都进行了感兴趣的物理量的数值计算和绘图。团队成员包括纳比尔·艾哈迈德（Nabeel Ahmed）（19B030016）、哈西特·阿加瓦尔（190260022）、卡西·雷迪·斯里曼·雷迪（190070029）、Jai Anil Israni（

在IT行业中，数据库作为系统的核心组成部分，尤其在高并发场景下，MySQL作为广泛采用的开源关系型数据库，其性能优化显得尤为重要。围绕高并发高可用MySQL性能优化展开讨论，主要包括索引优化、查询优化、架构设计以及高可用性策略。首先，合理的索引设计能够显著提升数据检索效率，特别是对于经常用于WHERE和JOIN条件的列，应优先考虑创建索引，并避免冗余和过度索引。其次，优化SQL查询语句可以减少全表扫描，合理使用LIMIT、JOIN操作，以及EXPLAIN分析查询计划，进而改进执行效率低下的部分。在架构设计方面，主从复制和分片技术是常见的高可用解决方案，通过读写分离和数据库分片，提升系统的整体处

这段代码由Gholamreza Anbarjafari (Shahab)于2008年春季编写，实现图像均衡。您可以在研究和学术中使用此代码，但需引用相关文献。详细信息请参考Hasan Demirel和Gholamreza Anbarjafari的论文：“使用迭代n次根和n次幂的基于HSI的彩色图像均衡”。如需进一步信息，请联系：hasan.demirel@emu.edu.tr，shahab.jafari@emu.edu.tr。更多信息可访问作者网页：http://faraday.ee.emu.edu.tr/shahab 和 http://faraday.ee.emu.edu.tr/hdemir

我曾使用Maple验证方程，Maple的美观打印模式帮助我多年来验证代码并识别错误。即使在使用MATLAB时，我也使用Maple验证方程，这个工具使用MATLAB的Maple内核来验证方程，使您无需安装Maple。虽然代码不复杂，但处理复杂的长方程时非常方便。它以人类可读的数学符号显示函数，让您直观地检查方程。

高可用系统的架构设计，Jonas Bonér 的这套演讲 PPT 讲得还挺实在的，尤其适合搞分布式系统的你。内容不光理论靠谱，还结合了不少实战经验，像是怎么搞横向扩展、怎么防过载，讲得都比较到位。讲可扩展性的时候，他提到几个蛮实用的套路，比如惰性加载、引用透明性，还有默认用不可变性来保证系统稳定，思路清晰，用起来也不复杂。再比如纵向扩展 vs 横向扩展这块，Bonér 没有一股脑儿推荐某一个方案，而是比较客观地了场景选择，还结合了CAP 定理来高可用和一致性之间的取舍，这点蛮难得的，接地气。还有过载这一节也值得一看，讲了像用缓存减少数据库压力、用负载均衡搞流量分发这些做法，响应也快，代码也简单

主从复制（Replication-Sentinel模式） Redis集群（Redis-Cluster模式）