05 2022 档案
摘要：1、Rating Pro 对这个指标比较系统的介绍： 也许是一次颠覆性革新：CSGO全新评分系统登陆完美平台-新浪电竞_电竞赛事_直播报道_新浪电子竞技 （1）在新的Rating Pro评价中，对实际造成贡献的玩家更友好。 （2）具体的设计如下图所示 ： 2、WE（win effect） 全称Win
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摘要：如何量化时间序列的 同步强度 1、方案1，使用皮尔逊系数，该系数量化的是时间序列的全局同步性； 2、方案2，想测量局部同步性的话，就用时间窗； 3、时间滞后互相关 —— 评估信号动态性 4、当然，方法3也可以加窗： 5、动态时间扭曲 —— 同步长度不同的信号 6、瞬时相位同步 参考文献： 如何分析两
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摘要：matlab 随机数 y = rand(1,1) ; %生成一个随机数； y = a + (b-a).*rand(1,1) ; % 生成一个 [a,b]区间的随机数；
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摘要：如何确认一个期刊是否是SCI期刊？ 1、登录学校数据库； 2、进入到web of science网站； 3、 按照下图的指示进行查询 点击view profile page能看到期刊的详细影响因子： 如果没有订阅 JCR的话，就看不到影响因子。服了....
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摘要：1、第一步，创建一个全空的pandas的dataFrame； 2、第二步，添加一列column1 dfG.loc[0, 'column1'] = 222 3、第二步可以在for循环中，不断添加新列 pandas选择某一列的第一行，不断添加新列，递增列
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摘要：pandas添加一列 参考资料： DataFrame 新增列的五种方法_飞羽喂马的博客-CSDN博客_dataframe 增加列 dfG.insert(dfG.shape[1], 'diameter', 1) 上述方法并不好使↑ 真正好使的是下述方法： dfG = pd.DataFrame() df
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摘要：networks构造星型网络 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt n = 200 SN = nx.star_graph(n) #构建星型网络; fig, ax = plt.subplots() nx.draw(SN, node_
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摘要：matlab ode45返回的y如何理解？ 答案： 第一列，对应的是y 第二列，对应的是y'
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摘要：ai 输入立方，输入平方 方案1： https://jingyan.baidu.com/article/cdddd41cb4ce6b53ca00e15d.html 方案2： 推荐 https://jingyan.baidu.com/article/cdddd41cb4ce6b53ca00e15d.h
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The PostScript backend does not support transparency； partially transparent artists will be rendered
摘要：The PostScript backend does not support transparency; partially transparent artists will be rendered opaque.
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摘要：方案1： jupyter 方案2： alt + shift + e
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摘要：matlab的一键热图结果可视化 figure;imagesc(conArr1);set(gcf,'colormap',jet);caxis([mi ma]);colorbar;
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摘要：第一、 这个方法是一个典型的EM算法。定义了一个“模块度”的量化评价指标，然后结合上优化方法，不断地优化模块度，最终得到社群划分的结果。 第二、模块度的定义，具体如下： 对于图中任意两个节点，i和j 1、A(i,j)表示两点之间的边的权重 2、2m表示所有边的权重和 3、k(i)表示点i所有边的权重
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摘要：yu = smoothdata(y + 1, 'movmean', 30); %需要删除inf yu(yu == inf) = NaN; yu = fillmissing(yu,'previous'); 填充缺失值 - MATLAB fillmissing- MathWorks 中国
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摘要：%% 使用matlab绘制带阴影区域的曲线； figure; n = 50; x = linspace(40,70,n); y = .7*x + normrnd(0,5,size(x)); plot(x,y,'bx'); hold on; [p,s] = polyfit(x,y,1); %多项式曲线
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摘要：高斯去噪的基本原理 和时间滑窗平均方法不同，高斯去噪的基本原理是，利用高斯分布，对信号进行加权平均。
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摘要：# 归一化一张图片： aaa = curImgData[:,:,0] norm_image = cv.normalize(aaa, None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv.NORM_MINMAX, dtype=cv.CV_32F) bbb = norm_image*2
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摘要：opencv在灰度图上，绘制polylines opencv在灰度图上，绘制多边形 1、这是在彩色图上进行绘制： somaBackground = np.zeros((self.imgsize[1], self.imgsize[0], 3), dtype=int) somaBackground =
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摘要：opencv show image opencv Python展示一张图片 答案如下 cv.imshow("window_name", somaBackground), cv.waitKey(0)
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摘要：结论： 目前对louvain社群划分的方法，用的比较多： code如下 import collections import random import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt def load_graph(path): G = c
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摘要：坑 非线性动力学常见的分析方法包括 1、相平面法； 2、振荡； 3、奇异摄动； 4、分岔分析；
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摘要：Python如何设置对数log坐标系的range fig, ax = plt.subplots() sns.lineplot(data=df, x="k", y="pk") ax.set_xscale("log") ax.set_yscale("log") ax.set_xlim(3, 1e2) a
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摘要：问题抽象：Python如何绘制曲线的阴影图？ 建议的方案： flights = sns.load_dataset("flights") flights.head() sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers") plt.show() 效果如
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摘要：使用networkx构建随机网络 有两种方法： 也可以直接调用库函数来生成这两种网络 n, m, p = 20,40,0.2 #节点数、边数、连边概率； g1 = nx.gnm_random_graph(n, m) #根据连边数，确定随机网络 g2 = nx.gnp_random_graph(n,
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摘要：from scipy import optimize import numpy as np #定义需要拟合的函数 def fit_line(x, a, b): return a*x + b k, pk = get_dgreeDistr(BA) kmin = np.min(k) kmax = np.m
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摘要：自己手把手写一个计算度分布的函数：基本思路，两层for循环，定义 def get_dgreeDistr(G): all_k = [G.degree(i) for i in G.nodes()] #获取每个节点的度值； k = list(set(all_k)) N = len(G.nodes()) P
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摘要：python使用使用对数坐标系 newX = [] newY = [] for i in range(len(x)): if y[i] != 0 : newX.append(x[i]) newY.append(y[i]) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(newX,n
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摘要：参考资料 背景：遇到了挑战，随着网络深度的增加，模型的预测结果并没有编号。按道理，如果深度为20的网络已经达到不错的效果的话，深度增加到30层，后10层什么都不做，也能达到和20层一样的效果才对。但是实际上，随着深度的增加，效果反而变差了。 1、原因在于， 随着网络深度的增加，通过链式求导法则得到的
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摘要：对机器学习的拆解 包含三大块： 1、你需要定义一个网络结构，这个网络结构要包含多少参数。每一层如何卷积，得到featuremap，如果设置激活函数。 2、你需要基于你的任务，定义一个loss function。 3、选择学习方法，梯度下降，还是adma？
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摘要：一种基于傅里叶变换的相位配准算法phase correlation approach Reddy BS, Chatterji BN. An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registr
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摘要：如何修改imaris的背景颜色？ 1、文档中这么写的： 2、找到了preference 3、找到了preference 4、结果没变化； 5、文档中提到： 6、换了一个模式，效果就出来了 yes 白色的地盘，绿色的荧光
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摘要：如何修改imaris中3D object中的color 将红色调整为绿色 how to change the channel color of imaris
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摘要：imaris如何导入3D结构数据，然后导出视频，导出图片 1、imaris如何导入3D，Tif结构数据？ 文档中有较为详细的介绍； 2、imaris如何对数据进行可视化调整？ 3、imaris如何对数据进行可视化调整？ 参考资料，如何理解imaris的GUI界面？ 1、Imaris File For
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摘要：win11 如何添加 病毒防护的白名单
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摘要：1、control 2、vehicle
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摘要：字体修改为arial。真的是太神奇了；
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摘要：width中进行调整
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摘要：图的类型是columns prism调整柱状图柱子的宽度 参考文献： https://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d4d7c60869364e8da.html
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摘要：adobe illustrator的格式刷 吸管工具
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摘要：Adobe illustrator如何修改默认字体 选择默认文档配置文件模板，然后单击打开。选择窗口 > 文字 > 字符样式。在字符样式面板中，双击正常字符样式。在字符样式选项对话框的左侧，选择基本字符格式。从字体系列菜单中选择所需的字体。您还可以更改其他设置，例如字体样式和大小。 上述方法并不实用
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摘要：终于解决了我的问题： ctrl + J 编组 https://www.jb51.net/Illustrator/532499.html Adobe illustrator 如何连接，粘结多个独立路径，形成一个闭合路径 Adobe illustrator 路径组合 Adobe illustrator两
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摘要：BioRender App 分享一个生物学领域的图片数据库，biorender，database， bio image biorender
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摘要：ADOBE PS镜像某个图层 1、新建图层； 2、ctrl + T； 3、反转； ps里多个图层里怎样把其中一个图层水平镜像？_百度知道
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摘要：Adobe photo shop 裁剪某个图层中图片的大小 1、PS中裁剪，裁的是所有图层上的内容； 2、如果只想才将某一层中的数据，则需要通过 选区 进行操作， 如下图 3、选区创建完毕后，通过反选，删除，就能够拿到自己想要的内容 参考资料： cps对单独的图层裁剪怎么只对一个图层剪切 - 自学p
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摘要：Adobe PS 图片反转 参考： 如何在Adobe Photoshop中翻转图片
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摘要：matlab figure adobe 答案是eps格式。 另外，这个博客总结的非常详细
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摘要：matlab生成正态分布 st = normrnd(mu, sigma, 1, 1000);
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摘要："""对钙信号的动力学进行建模，AR模型。""" import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': length = 500 time = range(length) gamma = 0.99
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摘要：clc;clear all;close all; %读取Excel文件； % excelFileName = uigetdir(''); excelFileName = 'CellSignalData.xlsx'; [NUM,TXT,RAW] = xlsread(excelFileName); ro
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摘要：1、Ctrl + T 创建一个框 2、结果如下图 3、然后把文字直接粘贴到其中，就自动换行了
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摘要：prism绘制直方图 1、创建一个XY图； 2、点击Analysis 3、都选择了自动 4、出来的就是直方图： 参考连接： 用GraphPad Prism制作频率分布图 - 简书
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摘要：1、了解共享图表出现的原因，在某个不知情的背景下，某个文件或者文件夹被创建了一个共享连接，即url地址； 2、删除该地址，就能停止共享 3、可参考停止共享 OneDrive 或 SharePoint 文件或文件夹，或更改权限 4、关键点是，选择文件或者文件夹， 5、点击详情； 6、删除连接 -0 还
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摘要：1、使用obs 2、播放demo的时候，用1/4 3、在pr中对时间序列进行4倍加速； 4、对精彩片段进行时间放慢，2%； 5、成片 视频教程： 快速教会你csgo录制高帧demo教学
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摘要：同步被视为，耦合非线性振子的同步行为； 非线性动力学中的同步，同步有哪几类？ 同步分为： 1、complete synchronization； 2、anti-synchronization； 3、phase synchronization； 4、generalized（广义） synchroniz
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摘要：什么是雪崩测量？ 感觉就是随便找一个标量，然后测量其概率，然后使用指数坐标系，搞一下就行了。 结论： 找一个标量，绘制类似的上图，然后估算出来幂率的指数值。如果偏离这样的直线，说明就是偏离了幂率分布，换句话说，不服从幂率分布。
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摘要：真的受不了laji 微软了 直接用wps了。
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摘要：什么是雪崩 雪崩效应 测量雪崩 这篇报道中，有提到我关心的神经雪崩 Less is more，大脑神经连接与动态运作的高效准则 | EurekAlert! 基于雪崩的研究方法是啥？雪崩的数据分析方法： 1、在视场中，设置某个阈值，然后可以看到大于该阈值的活动，在视野中是怎么扩散的。 2、然后统计其雪
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摘要：1、 直接写方程 diff(y, 2) == k*(1 - y^2)*diff(y) - y，借助 odeToVectorField 和matlabFunction 和ode45函数求解。优点是，构造的方程非常直接； syms y(t); [V] = odeToVectorField(diff(y,
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摘要：范德波振子的李雅普诺夫指数 keng code %% 计算范德波振子的李雅普诺夫指数 clear all;close all;clc; Z=zeros(1,100); %保存结果； d0=1e-6; %蝴蝶煽动翅膀； ks = linspace(0,5,100); transient = 50; f
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摘要：how to calcuate the Lyapunov exponents https://www.youtube.com/watch?v=-xSNqJQRoo4&ab_channel=nptelhrd code如下 %% 计算范德波振子的李雅普诺夫指数 clear all;close all;c
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摘要：function dX = Lorenz(t,X,params) a = params(1); b = params(2); c = params(3); x=X(1); y=X(2); z=X(3); dX = zeros(3,1); dX(1)=a*(y-x); dX(2)=x*(b-z)-y;
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摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # show plots in notebook # % matplotlib inline result = [] lambdas = [] maps = [] # define range of
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摘要：坑 千万别这么操作： 毁掉你所有的配置文件↓ Pycharm 恢复到默认设置_MambaJ的博客-CSDN博客_pycharm怎么恢复默认设置 这人直接把你所有的配置，环境变量直接清空。
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摘要：如何理解和计算Lyapunov exponent spectrum？ 1、这是我听到最接近人话的描述。 混沌运动的基本特点是运动对初始条件极为敏感，两个极为靠近的初始值所产生的轨迹，随着时间推移将按照指数方式分离。李娜诺普指数就是描述这一现象的量。 2、 结论： 计算方法来了： 求解指数的这一块内容
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摘要：0、 关于微分方程你需要了解：含有未知的函数及其某些阶的导数以及其自变量本身的方程称为微分方程。如果未知函数是一元函数，则称为常微分方程。如果未知函数是多元函数，则称为偏微分方程。联系一些未知函数的一组微分方程称为微分方程组。微分方程中出现的未知函数的导数的最高阶称为微分方程的阶。 1、有解析解的方
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摘要：使用matlab的仿真器，仿真范德波振子 https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/submissions/46595/versions/3/screenshot.jpg Van der Pol Oscillator
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摘要：什么是电导率，如何理解电导率 电导率（conductivity）是用来描述物质中电荷流动难易程度的参数。在公式中，电导率用希腊字母σ来表示。电导率σ的标准单位是西门子/米（简写做S/m），为电阻率ρ的倒数，即σ=1/ρ。 电导率_百度百科
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摘要：如何用龙格库塔 方法求解 范德波振子的运动 坑，没有想好。 这是一个非常好的线索： Generalized Forced Van Der Pol Oscillator Phase Plot - function [t,y] = VanderPol(idis, ivel, mu, A, omega)
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摘要：HHT和FFT的对比 在HHT中，幅度和频率不是固定的，而是随着时间会发生变化的； 是高维的
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摘要：典型的脑电分析 从 alpha、beta、gamma这些视角，出发，不正确； 非线性，混沌、分叉。这种定性的描述。应该赶快进入到定量的描述中。 因为这些假设都是线性，加法，都是不对的； 谱是一个高维的流形。 0 提出了一个新的谱： 2016 全新的数据分析方法。不要再相信 傅里叶变换， 而要相信高位
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摘要：如何计算一个信号的多尺度熵 Multiscale Entropy 1、多尺度熵，是从样本熵演变过来的 2、样本熵是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法； SampEn has two advantages over ApEn: data length independence
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摘要：这篇文献提到了几个非线性动力学中的典型参数： 1、分岔图； 2、利亚诺夫指数谱； 3、相图； 4、混沌； 5、超混沌，hyper-chaotic； 6、多存在的混沌吸引子； 7、复杂性； 8、耦合强度； 9、非线性系数； 10、混沌分叉路径， 11、星型网络尺寸变化； 12、混沌相位同步共存； 13
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摘要：bifurcation diagram 分岔图 如何理解分岔图 总结 1、随着非线性系统参量的变化，系统的稳定点数量的变化的图就是分岔图； 参考资料： wiki： 相点就是状态点。 动力学就是相空间中的几何学。 因为在相空间中，就是一个一条条轨迹； 确实是这样，系统的各个量，比如位置和速度都不变了，
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摘要：1、你可以把一个矩阵看成一个系统； 2、通过计算系统的特征向量，和对应的特征值，将系统分解成多个正交（也可能不正交哦）的模态； 3、这样做的好处时，系统的状态 实际上就是不同模态的加权叠加； 4、计算特征向量和特征值的过程，其实就是分解系统的过程，找到系统的本征模态；
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摘要：特征向量一定是正交的吗 对称阵不同的特征值对应的特征向量是相互正交的。 不对 只能保证 线性无关 实对称矩阵属于不同，特征值。
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摘要：CLion 中使用 vcpkg 打开 Toolchains 设置 (File > Settings on Windows and Linux, CLion > Preferences on macOS)， 并打开 CMake 设置 (Build, Execution, Deployment > CM
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摘要：1、第一步： 范德波尔振荡器 Matlab 或者 Python 仿真。 code： % 如果有阻尼项，只能通过数值解求得； % https://ww2.mathworks.cn/help/symbolic/solve-differential-equation-numerically-1.html
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摘要：Unable to find symbolic solution. Solve a Second-Order Differential Equation Numerically- MATLAB & Simulink- MathWorks 中国 这个例子中，用的就是范德波方程；
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摘要：1、参考资料： Solve system of differential equations - MATLAB dsolve- MathWorks 中国 Matlab求常微分方程组的解析解_y=520（2sinM-sin2M）的博客-CSDN博客_matlab求解常微分方程的解析解 Matlab求常
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摘要：如何理解范德波尔方程 是荷兰物理学家巴尔塔萨·范·德·波尔在1927年发现的真空管放大器的极限环振荡现象[1]。极限环振荡可以用下列非线性微分方程表示： 电流随时间的变化，服从一下的规律。 我一直搞不懂，这些一阶，二阶的微分项是怎么来的，以及一阶项为什么还跟x平方有关系。 这是晚上睡觉的时候，上帝告
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摘要：参考文献：https://www.ee.cityu.edu.hk/~gchen/pdf/Rocard.pdf 方程组： 代码如下： % 混沌张弛计量经济振荡器 % 方程组如下  即 -kx = mx'' 这是个瞬态解； 对应x是个周期运动，瞬态解； 求解过程如上； 但是如果施加一个周期力 Fcos(wt) 那么这部分的解对应的
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摘要：1、 非线性振动、非线性动力学。前者侧重定量分析，后者侧重定性分析。 随机给了一个扰动，就会进入周期状态； 来源B： 电路20:什么是线性电路?线性电路和非线性电路的区别?_哔哩哔哩_bilibili 2、 《非线性振动基础》（合集1-5）_哔哩哔哩_bilibili
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摘要：两个系统如果初始存在微小的差异，随着时间（或迭代次数）产生分离，分离程度常用李雅普诺夫（Lyapunov）指数来度量，它为几何平均值的对数。 该指数常常被用来判定，一个动力系统的混沌性。 参考资料： 1、李雅普诺夫指数_mjiansun的博客-CSDN博客_李雅普诺夫指数 2、
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摘要：最简单的非线性动力系统 阻尼 振子 方程： 我的第一感觉是，这里边有二阶导数，所以应该是非线性系统。 实际上不是。一般来说，非线性项可以是乘积、 幂或者三角函数。即出现乘积、幂、三角函数，才有非线性体现。 1、非线性动力学，是物理学的思维进入传统方法所不能解决的问题的一座丰碑。 2、上一篇文章说过，
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摘要：常微分和偏微分方程的区别是啥？ 1、 未知函数是一元函数的微分方程称作常微分方程, 未知数是多元函数的微分方程称作偏微分方程； 2、 对于ODE, 对于PDE 虽然这么说，但是还是没有非常直观的理解； 结论： 就从变量的数量上看，如果是一个变量，就是ODE，微分方程。如果多于1个，就是偏微分方程。
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摘要：如何量化一个信号的复杂性？ 从概率，从熵的角度？ 熵，可以用来刻画混乱程度；
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摘要：1、使用了BlogHelper，拿新浪作为图床 2、在markdown中，使用新浪的连接； 3、部署markdown博文到github上后，图片均无法正常显示。 4、解决方案，使用新的图床工具 七牛云。 存储空间建好后，七牛官方会免费赠送一个为期30天的测试域名。注意，30天到期后，存储的照片全部作
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摘要：如何下载B站的视频 1、使用chrome 插件
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