Lorenz模型

在本项目中，我们使用欧拉法和龙格库塔算法求解洛伦兹模型，展示其对初始条件的极度敏感性。洛伦兹模型是经典的混沌系统，任何微小的初始条件变化都会显著影响结果，体现出所谓的蝴蝶效应。我们在Matlab或Octave环境中进行模拟，通过改变初始条件，最终生成了蝴蝶图。 项目流程 使用欧拉法对洛伦兹系统进行初步求解，得到基础解。 应用更精确的龙格库塔算法，观察模型对初始条件的敏感变化。 对比不同算法下的数值结果，分析稳定性和准确性。 生成最终的蝴蝶图，可视化初始条件对系统的影响。 结果 蝴蝶图展示了微小变化如何导致巨大差异。这种敏感性模拟了现实中系统对细微扰动的放大效应，是混沌系统的典型特征。

这个软件包包含用于计算受小白噪声干扰的Lorenz'63准势的Matlab和C源代码。其中，C源代码olim3D4Lorenz63.c实现了3D有序线积分方法，向量场为洛伦兹向量场，无需输入即可生成输出文件，包括准势值和参数信息。Matlab代码用于可视化和分析随机Lorenz'63模型。详细使用说明请参见PDF文件README_Lorenz63.pdf。

埃德加·科德于 1970 年提出关系模型，为数据组织和管理奠定了基础。

示例 1: E-R 模型：- 实体：部门（部门号、部门名）、经理（经理号、经理名、电话）- 关系：部门与经理是一对多关系 关系模型：- 部门表（部门号、部门名）- 经理表（经理号、经理名、电话）- 部门经理关联表（经理号、部门号） 示例 2: E-R 模型：- 实体：部门（部门号、部门名）、经理（经理号、部门号、经理名、电话） 关系模型：- 部门表（部门号、部门名）- 经理表（经理号、部门号、经理名、电话）

此 ER 模型适用于仓库管理，涵盖零件采购、供应和工程项目零件供应等业务流程。

数据库设计里的概念模型转物理模型这事儿，听起来挺玄，其实用对了工具，也就一两步的事。 的自动转换能力真的省了不少事，从概念图拖一拖、点几下鼠标，就能生成标准 SQL 脚本。适合那种前期设计已经清晰、但不想手动敲建表语句的场景。 概念模型偏向业务视角，适合让产品经理看得懂。像是画流程图那种感觉，矩形是实体，连线是关系，不需要技术背景也能理解。 接下来是逻辑模型，这个就开始往数据库靠了，变成了表啊、字段啊这些结构，不过还是不涉及具体数据库，算是中间形态。 最关键的是物理模型，这里就跟你要落地在哪个数据库系统关系大了。MySQL、Oracle、SQL Server 每家的语法都不一样，PowerDe

这些是我花了10个麦片下载的，希望对大家有所帮助。

介绍了STATCOM仿真模型的开发过程，重点是使用MATLAB进行仿真模型的构建。STATCOM作为电力系统中的重要组件，其仿真模型的准确性和可靠性对系统稳定性至关重要。

YOLO（You Only Look Once）是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法，以速度快而著称。虽然其准确性略逊于其他算法，但在要求实时检测且准确度不高的场景中，YOLO是一个理想选择。检测算法不仅预测类别标签，还检测目标位置，区分于只对图像进行分类的识别算法。YOLO应用单个神经网络于整幅图像，将图像划分为区域，并预测每个区域的边界框和概率，这些边界框由预测概率加权。

利用Simulink建模，编写M函数，实现模糊PID控制，对PID控制参数进行调整。