扩散模型

在单域反应扩散模型中，采用Matlab开发模拟螺旋波的系统。

一维有限元模型求解扩散方程d/dx ( c du/dx ) + f = 0其中 c 和 f 为常数。可自由设置节点数、高斯正交点、加权因子、c、f 和边界条件。

利用扩散模型研究人民币对美元汇率，比较两种模型的统计特征。通过GMM方法参数估计，发现第一种模型更适用于我国短期汇率市场。

MATLAB通用蒙特卡罗遗传算法（uMCGA）用于解决最小化问题的代码已开发，特别适用于从实验数据中推导出二次有机气溶胶特性。该算法结合了遗传算法和蒙特卡罗方法，支持适应多个数据集的优化参数需求。目前仅支持MATLAB实现。详细用法包括种群大小、蒙特卡罗人口规模、精英候选人数量等。

C++11 写的扩散模型工具库，接口还挺全的，连 Matlab 和 Python 都接上了。最妙的是，它不仅能算首次通过时间密度，还能采样边界触发的时间点，适合玩决策建模那一套。类结构也清晰，DMBase当基类，其他类继承后专门优化了密度计算和采样效率。支持随时间变化的漂移率、边界设置，还有泄漏/权重积分，灵活性挺高。如果你用 Matlab 写决策模型，强烈推荐试试它的接口，调起来还挺顺的。

点扩散函数（PSF）在光学成像中重要，它理解光学系统如何把理想点源成像成实际的模糊图像。通过在 MATLAB 中进行计算，可以模拟这些衍射效应、像差等因素对图像的影响。你可以通过调整光学系统参数，比如波长、光圈和焦距，来改变 PSF 的表现，优化成像效果。尤其是如果你做图像复原或光学设计，理解 PSF 是不可或缺的。MATLAB 在这方面表现相当强大，支持一系列函数，如fft2和ifft2来实现傅里叶变换，你精确计算 PSF。如果你想进一步了解矢量 PSF，MATLAB 也了相关工具支持。，点扩散函数是优化光学成像系统的关键工具，掌握它能让你在成像和图像复原中游刃有余。如果你对光学成像和 MA

反应扩散系统的斑图仿真挺适合搞点视觉上的花活。这个 Matlab 程序就是那种上手快、结果炫、还能扩展的资源。能切换成时滞反应扩散形式，对搞非线性动力学建模的你来说，简直方便得一批。 用 Matlab 做斑图，最常见的需求无非就是：可视化要清晰，参数能改，仿真得快。这套代码在这几点上都做得还不错。时序图直观，参数结构清晰，改改初始条件或扩散系数，就能看到不同的花纹演化。 支持时滞反应扩散方程是个亮点。你要是搞过这块，就知道时滞项常常不好。但它这边封装得还蛮干净，几个参数切换一下就能试出效果。想研究成斑、条纹这些模式生成机制，挺合适。 代码结构不复杂，主函数部分控制仿真流程，reaction_d

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术，用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法，分析物质在不同环境中的传播效果。