快速解耦法

该程序利用牛顿拉夫逊法、高斯西德尔法和快速解耦法，求解IEEE标准的6、9、14、26、30节点测试系统的潮流方程。请打开main.m。

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

介绍了快速近邻法分类程序在Matlab中的实现方法。

基于增强拉格朗日法的电动汽车调度优化，说白了就是用数学方法帮电动车更聪明地决定啥时候充电、啥时候放电，既省钱又高效。嗯，里面用到的拉格朗日插值在建模和仿真中挺常见，尤其是在做函数拟合和数据插值的时候，实用。 调度里的耦合问题也挺头疼，作者是通过优化算法+分布式思路来，模型设计得还不错。你可以看看他们怎么拆解调度过程，尤其适合搞能源管理或智能电网方向的朋友参考。 哦对了，相关的Matlab 代码资源我顺手也整理了一些，一般以函数和脚本的形式，直接跑通还蛮方便的，改改参数就能试。比如这个电动汽车充放电调度 matlab 代码，你可以直接看到调度策略是怎么实现的，逻辑清晰。 插值算法这块也不难上手，

此MATLAB工具包实现了S. Basiri、E. Ollila和V. Koivunen于2017年发表在《信号处理》期刊上的论文“ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法”中提出的引导方法。论文详细信息：S. Basiri, E. Ollila, V. Koivunen. ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法. 信号处理, 卷. 138, 2017, 第53-62页, 2017年3月.如果在您的出版物中使用此工具包，请引用上述论文。

双馈感应电机解耦控制是电力系统中的重要技术，其通过新的控制方法实现了对电力传输的高效优化。详细探讨了这一技术在提高发电效率和稳定性方面的应用。通过实验验证，新方法不仅提升了系统的响应速度，还减少了系统中的能量损耗。这些创新将有助于未来电力系统的可持续发展。

前后端解耦利器：HBase 中间层实践 在 HBase 应用中，引入中间层能够有效隔离前后端，带来诸多优势： 1. 简化前端开发: 前端只需与中间层交互，无需了解 HBase 的复杂细节，降低学习成本和开发难度。 中间层可以提供更友好的接口，例如 RESTful API，便于前端调用。 2. 提升系统可维护性: 前后端代码分离，各自独立开发、测试和部署，提高开发效率和代码质量。 修改后端逻辑或 HBase 版本时，只需调整中间层，无需修改前端代码，降低维护成本。 3. 增强系统安全性: 中间层可以实现权限控制、数据校验等功能，保护 HBase 数据安全。 隐藏 HBase 集群的内部

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

为比较浮选精煤和尾煤快速灰化法与缓慢灰化法的测定结果差异，对 20 个浮选精煤样品和 20 个尾煤样品分别采用两种方法进行灰分测定，并对测定结果进行 t 检验分析。结果表明，两种方法测定的精煤和尾煤灰分结果均无显著性差异，差值的置信区间范围较小。因此，煤炭灰分快速灰化法可满足技术比武考核和快速检查的需要。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。