差分盒维数

本程序用于计算差分盒维数，仅适用于N*N图形。差分盒维数是一种描述图形复杂度的数学工具，常用于分形分析。 步骤：1. 输入一个NN的二维数组，代表待分析的图形。2. 使用差分盒算法计算不同尺寸的盒子覆盖图形，得到盒子数量与盒子尺寸的关系。3. 通过对数关系拟合，计算出差分盒维数*。 MATLAB实现： function D = box_counting(img) % img 为输入的二值图像（0和1组成的矩阵） N = size(img,1); max_box_size = N; box_sizes = 2.^(0:log2(N)); % 定义不同尺寸的盒子大小

这份Matlab源代码用于计算图像及其他信号的盒维数。它支持1D、2D和3D信号的计算。用户可以通过demo快速了解其使用方法。

离散状态转移模型的应用领域广泛，涉及多种数学工具。以下是对差分方程的简要介绍，下一章将详细探讨马氏链模型的应用。

本提供利用 MATLAB 实现的差分方程模型代码。

CORRPERC对输入变量Y的相关矩阵执行引导程序（大小等于n_iters），并计算每个相关的百分比corrsperc（根据输入perc）。该函数还提供每个相关性的标准偏差corrstd。调用方式为：[corrsperc, corrstd] = corrperc(Y, perc, n_iters)返回大小为(N * (N - 1) / 2)-by-length(perc)的矩阵。若输入四个参数：[corrsperc, corrstd] = corrperc(Y, perc, n_iters, 1)，返回大小为N×N×length(perc)的矩阵。 为什么需要这个功能？当变量Y中的列数很大并且

频繁模式挖掘的隐私保护，老实说还挺让人头疼的。一方面你得保证数据挖得准，另一方面又不能让用户的隐私裸奔。差分隐私就挺有意思，它靠往数据里加点“噪声”，让你挖不出具体个人的信息，但整体模式又还能看出来。这篇综述对差分隐私下的几种频繁模式挖掘方法讲得蛮细，像基于直方图的、基于树结构的，还有基于压缩数据结构的。每种都举了例子，优缺点也得清楚，不会太枯燥，适合你了解当前都有哪些主流做法。对比部分也挺实用，比如哪种方法适合大数据场景、哪种适合模式量多的情况。读完之后心里会比较有谱，知道该选哪条路去试。文章还提了几个未来的方向，像是结合联邦学习、引入深度模型啥的，嗯...有点前沿但不虚浮，给人启发挺大的。

你做数据的时候，应该常常会遇到需要估计数据集的内在维度(id)的情况吧？尤其是聚类和降维相关问题时，内在维度估计重要。这款小工具箱挺不错，它实现了几种先进的内在维数估计技术，包括 MLE、MiND_ML、MiND_KL、DANCoFit 等。这些方法都有自己的独特优势，能你精准估计 id。它的代码实现都是用Matlab开发的，文档写得蛮清晰，操作起来也还不错。其实如果你做数据时，想快速找到最合适的 id 估计方法，可以试试看这个工具，它简直是数据科学家的好帮手。哦，对了，如果你想了解更多相关 R 语言的实现，也可以参考这个网址：http://www.maths.lth.se/matematik

在2x2正方形域内，采用迭代方法（指定迭代次数）使用标准5点模板求解二维泊松方程。问题已考虑齐次诺依曼边界条件。

采用多种有限差分方案（包括Lax-Friedrichs、Lax-Wendroff、MacCormack以及带有四阶显式人工黏度项的隐式Beam-Warming）对非线性对流方程进行保守形式的模拟。初始条件为Heaviside阶跃函数，模拟结果预示着波将向右传播（平移），形态不变。

利用差分算法和数形结合法解析平滑算法系数