同位素分析

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关岛氧气同位素研究ISOLUTION和洞穴监测的线性自回归MATLAB代码
oxygen_isotope_stats_functions.py文件包含以下功能:读取补充资料、为某些衍生变量传播不确定性、使用两部分分段线性函数相关数据、计算线性相关性显著性,并校正自回归特性。
IsoStats_Oxy_Hydr_Allp_降水加权法统计水的稳定同位素开发
这些统计函数改编自 Hughes & Crawford 2012,降水加权最小二乘回归(PWLSR)。他们建议在 IAEA 的“降水中环境同位素数据的统计处理”中列出的各种回归分析调整中使用 降水加权方法。(1992)使用普通最小二乘回归(OLSR)。
傅里叶角谱分析MATLAB代码光谱和交叉光谱分析∂18O同位素及夏季日照中的米兰科维奇周期
这个存储库包含两个MATLAB函数,用于进行Kong虫∂18O(全球冰体积的代理)的光谱分析,并计算在65 N处的夏季日照。autospectral.m函数用于自动光谱分析,检测数据中的米兰科维奇周期性。cross_spectral.m函数则进行交叉谱分析,确定数据集之间的相关性及其程度。米兰科维奇周期是由地球轨道、轴向倾斜和分点进动等因素引起的地球日照变化周期,主要为100 ka、41 ka和21-26 ka。这些方法为了计算∂18O同位素的周期性及其与夏季日照的关联而设计。
论文研究-U、Th、Pb浓度和Pb同位素特征的多元统计分析在U矿区成因与人为源评估中的应用
这篇论文了 U 矿区的 Pb 同位素特征,采用了**主成分(PCA)** 来研究 U、Th、Pb 的浓度及其同位素比率。研究区域包括地下水、沉积物以及岩石样本,采用 PCA 方法可以区分地质和人为样品,从而有效识别环境中的 Pb 源。通过**同位素比率**,能比单纯依靠浓度数据更准确地进行地质勘查。对于那些想用**PCA**进行多元统计的同行来说,这篇文章值得一读,尤其是在环境监测和采矿活动管理方面。论文中的研究方法有点高端,但其实用性相当强哦。如果你对**PCA**或者环境监测有兴趣,这篇文章了实用的思路和技巧,尤其适合在实际工作中应用。值得注意的是,论文不仅涉及了**Pb 同位素比率**的
SO(10)启发的瘦素形成完整分析方案
SO(10)启发的瘦素形成方案,思路清晰、推理严密,是搞中微子研究的朋友挺值得一看的资料。里面对中微子质量矩阵、Yukawa 基与弱基的不匹配这些硬核内容都有详细解释,而且还结合CKM 矩阵的角度,给出了完整的方案。 是你要研究强热解,这篇的就挺对味的。像θ23 的上限怎么从41°放松到 44°,讲得又细又透。而且结果不光是公式堆砌,还拿了现在的全局拟合数据做比对,结果也还挺贴合,比如对sinδ≲0的预测,蛮有参考价值。 用法上也不复杂。如果你平时就在搞SO(10)大统一模型或是对跷跷板机制感兴趣,直接照着它这套参数走,基本能跑出比较靠谱的中微子质量谱。尤其是里面强调了μ介子主导还是 tau
解决MySQL不同位数系统引起的外部符号错误
通过下载32/64位的MySQL dll和lib文件,解决MySQL在不同位数系统上出现的外部符号错误,如无法解析的外部符号_mysql_init@4、_mysql_query。将文件粘贴到项目中并进行配置即可解决问题。这相当于直接解决了系统兼容性带来的障碍。
Matlab 3D体素邻域索引函数
找到相邻体素的功能其实蛮常见的,但要实现一个通用且方式就不那么容易了。这个 Matlab 函数,能你在 3D 体积中,快速找到某个体素的 26 个相邻体素索引,边界附近的会少一些。如果你从事图像、计算机视觉或者类似的工作,这个函数简直就是省时利器。要注意的是,函数利用了sub2ind,你可以轻松获取 i、j、k 位置的体素索引,方便哦。 如果你有类似的需求,可以直接拿来用,也省得自己写那一大堆代码。说实话,这种功能在 Matlab 里好像并没有直接的内置函数,所以它蛮值得推荐的,节省了不少时间。
广义磁化率体素卷积代码(gSVC)
gSVC通过体素卷积计算磁场(B0),方法是在零填充的磁化率矩阵和移位的偶极场核之间循环卷积,以在大小为NS + NT - 1的网格上求和体素集成。该方法可有效计算磁化率引起的B0,尤其适用于磁化率源不与B0目标体积重合时。
Matlab蚁群算法介绍信息素轨迹初始化
在Matlab蚁群算法中,信息素轨迹的初始化是关键步骤之一。在算法的初始循环中,通过选择与初始轨迹相一致的信息素轨迹类型,来增加对新解的探索。实验表明,将信息素轨迹初始化为合适的值可以显著改善最大-最小蚂蚁系统的性能,尤其是选择概率增加的速率更为缓慢时。
使用Matlab开发的乳房-全身体素模型融合功能优化
支持信息函数名称:调整幻影大小描述:使用最近邻插值将输入的乳房幻影调整为所需的尺寸。输入变量: • inputPhantom:三维(x,y,z)int8数组(例如,乳房幻像) • 维度:一个三元素(x,y,z)向量,指示所需的点数输出变量: • scaledPhantom:一个三维(x,y,z) int8数组(例如,调整大小后的乳房模型)函数名称:幻影放置描述:返回在全身体素模型上放置幻影的位置。输入变量: • inputPhantom:一个三维(x,y,z) int8数组(例如,乳房幻影) • 位置:单个字符“l”或“r”,表示身体的左侧或右侧 • 维度:一个三元素(x,y,z)向量,指示所