生命演化

生命游戏的基础源码，适合刚入门前端或者信息学竞赛的小伙伴玩一玩。写法挺简单，结构清晰，用的基本是原生 JS 和 canvas，没太多花活儿。如果你在学图形、或者想自己实现一套小型模拟系统，拿它练手再合适不过了。 源码逻辑比较直白，细胞状态的切换全靠一组二维数组来模拟。写多了复杂页面逻辑的你，会觉得这样纯逻辑的代码，还挺有意思的。像这种每轮刷新一遍状态、再统一渲染的方式，和游戏开发中常见的Game Loop有点像。 页面渲染用的是canvas，不用你操心 DOM 性能问题，响应也快，关键是图形更新流畅。你可以在draw()里试着加点颜色变化，做成更炫的效果。或者加个控制面板，比如开始/暂停按钮，

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在计算机科学、数据库和人工智能领域具有重要角色。它不仅限于简单的数据检索，利用多种算法和技术深度分析数据，揭示隐藏的模式、趋势和关联，支持决策和业务优化。数据挖掘包括数据预处理、模式识别、模型验证等多个环节，任务涵盖关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。其核心特点在于自动化和深度分析，使用决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等算法进行模式发现。发展至今，数据挖掘应用已扩展至社交媒体、生物信息学和推荐系统等多领域。

该代码由 Fred Vermolen 教授编写，于 2021 年 3 月在英国 ICMS UK-APASI 数学科学研讨会上提供给参与者。

该工具为数据仓库生命周期的各个阶段提供了全面的支持，包括需求收集、设计、开发、部署、维护和监控。它使用户能够高效且有效地管理数据仓库，并确保其满足不断变化的业务需求。

MATLAB（矩阵实验室）起源于由Cleve Moler博士使用FORTRAN语言开发的矩阵分析软件。第一个商业版本为1984年发布的3.0 DOS版本。1992年，MathWorks公司推出4.0版本。1994年的4.2版本扩展了4.0版本的功能，特别是在图形界面设计方面提供了新方法。

面向网络热点事件舆情分析需求，本研究探索了开放、互动网络环境下用户行为及其对事件传播时空特征的影响。研究利用数据挖掘技术，从网络评论中提取热点事件的时空信息，并通过可视化方式呈现关注群体的地理分布，揭示事件舆论的动态演变，为舆情管理决策提供支持。

在采动影响下，综采工作面覆岩裂隙的空间分布对矿井突水灾害防控和瓦斯抽采具有重要意义。以潘二矿18111工作面为背景，采用相似物理模拟、数值模拟及理论分析，研究了裂隙的分布演化规律和导水裂隙的发育高度。研究发现，随着工作面的推进，工作面两端存在裂隙聚集带，裂隙发育高度较大且多以大角度裂隙为主。数值模拟和相似模拟试验结果表明，裂隙发育角度呈现区域性分布特征。综合分析结果显示，导水裂隙的发育高度约为54～60.8米。这些研究成果对类似工程条件下的裂隙演化特征研究具有重要的参考价值。

演化网络加速分布式对偶平均算法 该研究关注在演化网络环境下，如何利用加速分布式对偶平均算法优化模型参数。演化网络是指网络拓扑结构随时间动态变化的网络，这给分布式优化带来了挑战。 传统分布式优化算法在处理此类问题时效率较低。而加速分布式对偶平均算法通过引入历史梯度信息，能够更快地收敛到最优解。 研究重点关注如何在演化网络环境下实现该算法，并通过理论分析和实验验证其有效性。结果表明，相比于现有方法，该算法在收敛速度和精度方面均有显著提升。

演化算法（Evolutionary Algorithm，EA）是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，John Henry Holland在20世纪60年代提出。它被广泛应用于解决各种复杂的优化问题，包括著名的旅行商问题（TSP）。旅行商问题（TSP）描述了一个销售员需要访问n个城市，每个城市只访问一次，并最终返回起点，目标是找到使得总距离最短的路径。演化算法通过基因编码表示每个城市的路径顺序，采用选择、交叉和变异操作来优化路径，以期找到最优解。

颗粒融合的相场模拟代码是个蛮不错的材料类仿真资源，适合做微观结构演化相关研究的朋友。它基于香农相场模型，在 MATLAB 里跑得挺顺，适合做多相系统的模拟，比如金属熔合、晶体长大这种场景。 主程序fd.m是整个模拟的核心，里面调用了一堆函数来搞迭代求解。你只要设好初始条件，基本就能直接跑，响应也快。 初始化设置的micro_sint_pre.m比较好改，初始分布、边界条件、温度场啥的都能自定义，挺灵活。想搞不同物理场的耦合模拟也能拓展。 输出可视化的write_vtk_grid_values.m也是亮点。结果能导成 VTK 格式，用 ParaView 直接打开，3D 结构清晰明了，不用自己写图