Boltzmann方法的理论及应用-何雅玲&格子Boltzmann方法的原理及应用-郭照立 二合一版本

基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法

Java实现的受限玻尔兹曼机（RBM）。不知道RBM为何物的童鞋可搜索“Deep learning”。这个方向目前很热门。 1、控制台界面，主入口是Test.java 2、训练算法为基本的对比散度法（CD1）。 3、作为演示，Test.java用七段数码显示管的数据对RBM进行了训练。大约在35000次训练后收敛。

对于想要研究 RK 型格子 Boltzmann 不混溶两相模型的新人，此代码可以用作起点。 它可以更好地理解 RK 型格子 Boltzmann 两相模型。 此 m 代码重现了以下参考资料的第 3.2 节“稳定气泡”中表 3 的一些结果： R1) Leclaire, S.、Reggio, M. 和 Trépanier, J.-Y. (2012)。 不混溶两相流晶格玻尔兹曼模型的两个重新着色算子的数值评估，应用数学建模 36(5)：2237-2252。 结果存储在文件“results.txt”中。 代码“main.m”需要几个小时才能完成所有模拟。 此外，可以使用以下参考的各向同性颜色梯度来代替使用二阶非各向同性颜色梯度： R2) Leclaire, S.、Reggio, M. 和 Trépanier, J.-Y. (2011)。 用两相流晶格玻尔兹曼模型模拟极高密度比率的各向同性颜色梯

【内容】 1.顶盖驱动流模拟 2.二维D2Q9 3.C++语言，可以轻松改为其他语言 4.导出流场数据（.dat)，可轻松处理 【适用】 1.LBM新手，初次接触LBM代码的人 2.研究与顶盖驱动流类似问题的人

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.

关于RBM受限玻尔兹曼机的一篇学习文献。感觉作者还是讲得比较好的就共享一下了

matlab精度检验代码LB-t-平行3D格子-玻尔兹曼CFD求解器 作者：（2019年12月-2020年12月） 概述 这是一个基于C ++ 17和C的面向任意晶格（针对任意数量的速度和空间尺寸）的面向对象的并行晶格-玻尔兹曼计算流体动力学（CFD）求解器框架。 这些文件包括用于Intel Compiler ICC和Gnu Compiler GCC的Makefile。 安装 Linux（推荐） 复制此文件夹或通过键入直接克隆此存储库 $ git clone https://github.com/2b-t/LB-t.git 通过键入Make编译文件 $ make run 在Linux Shell中，或在中打开LB-t.cbp文件。 如果您遇到问题，请确保已安装Make sudo apt-get install build-essential且您的GCC版本大于8。您可以通过键入sudo apt install gcc-10来安装较新的GCC。 如果要将编译器更改为Intel编译器，请首先通过打开控制台并键入以下命令，确保系统上已安装Intel编译器集合。 $ icc -v 如果它在您的

Ferziger J.H., Kaper H.G. 文件格式是djvu，网上可以找到阅读器，请自行查找。

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