节点离散Galerkin方法

Jan S. Hesthaven和Tim Warburton在节点离散Galerkin方法的文本中提供了MATLAB脚本。您可以通过克隆发布者网页上的存储库来获取这些代码。使用方法：在MATLAB中设置路径后，cd到Codes1.1子目录，并执行mypath.m脚本。要在MATLAB中测试，请使用以下命令：MaxwellDriver2D。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

这是一个关于在Matlab中实现张量积的代码示例。

无需使用 “Acker” 或 “Place” 命令，即可在 MATLAB 中实现离散系统极点配置。代码结构灵活，方便调整以适应不同的系统需求。

复杂网络中的重要节点是指那些能够在较大程度上影响网络结构与功能的特殊节点。近年来，节点重要性排序研究备受关注，不仅在理论研究上具有重大意义，也在实际应用中展现广泛价值。不同类型网络中的节点评价方法各有侧重，学者们从不同实际问题出发设计出多种方法。系统综述了复杂网络领域中30余种重要节点挖掘方法，分为四大类，详细比较了它们的计算思路、应用场景和优缺点。同时，分析了当前节点排序研究的问题，并展望了未来的研究方向。

在 WEKA 中，我们可以通过离散化操作将属性 petallength 转换为离散值。以下是实现此操作的步骤： 打开 WEKA 并加载数据集。 选择 Preprocess 选项卡。 在属性列表中选择 petallength。 点击 Choose 按钮，选择 Discretize 过滤器。 配置过滤器的参数，然后点击 Apply。 通过查看数据集来确认 petallength 已成功离散化。 这样，petallength 属性就被成功转化为离散值，可以用于后续的分析与建模。

合并节点将来自不同输入源的数据合并成单个输出记录。

我曾经花费大量时间查找资料和浏览博客，最终解决了菜单列表显示问题的排序方法。希望这对你们有所帮助。压缩包中包含数据表创建脚本以及功能实现的SQL语句，表结构包括字段：id、name、url、pid和indexs。

这是一个用于配电网遍历的程序，提高网络管理效率和数据传输速度。

在Matlab中实现了原始DPG方法的二维节点DPG，基于Tim Warburton和Jan Hesthaven的节点DG代码及Leszek Demkowicz和Jay Gopalakrishnan的原始DPG方法。支持四边形和三角形网格，具备三角形网格的自适应性。混合/鞍点公式（Dahmen等人）和带通量的DPG均已实施。示例代码包括：mixDPG_poisson.m和primalDPG_poisson.m，分别展示了在正方形上使用混合DPG公式和原始DPG公式解决带不同BC（D、N、R/C）的泊松问题。参考文献包括：Jan S Hesthaven和Tim Warburton的《节点不连续伽