斯特鲁韦函数

这个文件挺有用的，主要用来生成第一类和第二类斯特林数。你只需要传入一个参数 n，就能得到两个矩阵，分别是 SN1 和 SN2，它们分别是斯特林数的不同形式，矩阵元素是 int64 类型的整数。如果需要进一步计算，建议将它们转换成 double 类型。其实它的用法也蛮，就像这样：[SN1, SN2] = mystirling1(n);，挺适合在数值计算中用来组合数学相关的问题。如果你有类似需求，不妨试试！

贝叶斯统计的入门书里，韦来生这本还挺适合想系统学一遍的同学。全书分了六章，讲了从先验分布、后验分布到MCMC怎么跑，配了不少例题，R 代码也给了，拿来就能试。嗯，课件级别的内容，照着学比较踏实。 配套的R 脚本在作者主页就能下，挺方便。第六章还了蒙特卡洛和马尔可夫链，这俩在做数据模拟和参数估计时经常用到，比如想跑个Gibbs 采样，直接照书上的代码改一改就行，响应也快，思路也清晰。 想用Python或者Matlab也行，书里虽然主要给了 R 示例，但你可以看pyautogui 库和Matlab 分布仿真这些资源，和书里的知识点搭着看，迁移一下不难。 要提醒下，里面有些章节打了*号，可跳过，想快

Matlab开发中的奈奎斯特图函数已经优化，提供更有效和互动性更强的功能。

public static HashMap dijkstra(Node from) {\tHashMap distanceMap = new HashMap<>();\tdistanceMap.put(from, 0);\tHashSet selectedNodes = new HashSet<>();\tNode minNode = getMinDistanceAndUnselectedNode(distanceMap, selectedNodes);\twhile (minNode != null) {\t\t// 选定最小距离节点 minNode 进行跳转点\t\tint d

matlab麦克斯韦评分代码单轮车（统一地震周期）在辐射阻尼近似下，Unicycle利用积分方法模拟断层滑动和分布变形的演变。该方法计算效率高，适用于模拟带有辐射衰减的地震周期、后滑、缓滑事件、粘弹性松弛以及其他抗震过程。作者包括James DP Moore、Sylvain Barbot、Eric Lindsey等。Unicycle对矩形或三角形断层补丁的地震周期进行准静态逼近，包括全速率和状态摩擦定律或速率强化后滑。使用了Greene的体积变形函数和一系列流变律来实现断层的粘弹性变形，如麦克斯韦粘弹性、伯格斯粘弹性、幂律粘弹性和幂律汉堡粘弹性。该代码中的组件已被用于计算反演策略中的应力或位移

在 Matlab 开发中，遇到字符串转数据的场景常常会有些麻烦，尤其是面对包含非数字字符的字符串。这个鲁棒的字符串转数据的函数可以好地这个问题，不管输入字符串是多么复杂，它都能智能地回避掉那些不该有的字符，确保你获取到准确的数字数据。你只需要把字符串传给函数，它就能帮你自动过滤掉非数字字符，省心又省力。 实际开发中，经常会碰到需要从复杂字符串中提取数字的情况。比如你在用户输入的数据或者是读取文件内容时，通常会遇到一些格式不统一的问题。这个函数正好能你这个困扰。只要传入字符串，它就能你将字符串转换成数字形式，避免了手动的繁琐。 值得一提的是，这个函数在 Matlab 环境下运行效果好，挺适合那些

LabVIEW 的 MATLAB 节点配合使用，绘奈奎斯特图其实还挺顺的。你只要在 LabVIEW 里拉个 MATLAB Script Node，把绘图的 MATLAB 代码贴进去就行，响应也快，图像渲染效果也不错。适合那些项目里 LabVIEW 为主，但又想用 MATLAB 强大绘图能力的场景，联调起来不麻烦，调试也比较直观。 MATLAB 的绘图脚本写起来也不复杂，核心就是用nyquist(sys)。你可以提前在 MATLAB 里测试好效果，再复制粘贴到 LabVIEW 的节点里。注意系统建模的格式要统一，比如tf模型还是ss模型，混用报错。 联调用的 LabVIEW 版本建议在 2020

迪杰斯特拉算法，图论中的经典算法之一，为带权有向图的单源最短路径问题提供解决方案。该算法从给定源点出发，逐步确定到达其余各顶点的最短路径。 迪杰斯特拉算法运作机制 迪杰斯特拉算法采用迭代方式，逐步确定从源点到所有其他顶点的最短路径。每次迭代中，算法选取一个尚未处理的顶点，该顶点距离源点的距离最短，然后更新与该顶点相邻顶点的距离。此过程持续进行，直至所有顶点均被处理完毕。 为实现上述过程，算法通常需要借助距离数组记录源点到各个顶点的最短距离，并利用标记数组记录各个顶点是否已被处理。每次迭代中，算法从距离数组中选取距离最小的未处理顶点，然后更新与其相邻顶点的距离。 迪杰斯特拉算法实现步骤 以下是迪

Matlab中奈奎斯特图代码Automatic_Control_Systems-Matlab-自动控制系统课程项目练习内容以及我的回答均使用希腊语。该代码及其注释为英文。基本上有5个部分：使用Ruth-Hurwitz算法确定系统是否稳定。将一个控制器添加到增益为K的系统中。在precision = 0.1的情况下，确定K，以使单一阶跃响应的过冲小于5％。评论控制器对系统的作用。对于您选择的K，请使用Ruth-Hurwitz和Nyquist图检查系统的稳定性。如果将零添加到输出信号，初始系统将会发生什么：（1 / a）（s + a）对于不同的a值？评论并得出结论。单一阶跃响应是输入信号。就像（3

安装最新版本的Arduino并打开首选项窗口。在其他板管理器网址字段中输入https://rawgit.com/entropia/gpn17-badge/master/arduino/package_gpnbadge_index.json。从菜单中选择Boards Manager并安装GPN徽章平台。在每个草图中添加#include \"rboot.h\"以启用multirom功能。确保在POR时通过拉高GPIO16进行GPIO引导。