矩阵位移法matlab代码扩散实验 这些文件是在Matlab中为2012年秋季学期在圣路易斯华盛顿大学的生物物理实验室课程中创建的。 作者 菲利普·托马斯（Philip Thomas），github.com / philipthomas，philipithomas.com Mohammad Hashim，github.com / mohashim 课程资料 来源： 物理360 圣路易斯华盛顿大学物理系 扩散实验室描述 扩散在生物学的许多过程中起着重要作用。 扩散背后的物理机制是由于分子尺度上发生的碰撞而导致的随机位移，也称为布朗运动或随机游动。 在本实验中，您将使用简单的模型和基于Matlab的计算机仿真来探索随机游走的数学。 来源： 随机游走 实验从定量标准随机游动开始。 对一维和二维模拟进行编码，并将数据可视化为直方图，对于二维模拟，还可视化为路径图。 DLA 背景 扩散限制聚集（DLA）是这样的过程，其中由于布朗运动簇而使颗粒经历随机游走而形成这些颗粒的聚集体。 Witten和Sander在1981年提出的这一理论[1]适用于以扩散为系统主要传输方式的任何系统中的聚集。 可以在许

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扩散模型总体包括两部分，主要处理cv的问题，这里的有一个网站：https://beta.dreamstudio.ai/home 主要是对该模型的一个应用，输入一段描述性文字，就可以生成相关的场景图片。该ppt是我在组会上讲解的ppt。

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matlab最简单的代码Python的扩散图和几何谐波 概述 适用于Python的diffusion-maps图库提供了扩散图[fn：1]和几何谐波[fn：2]的快速且准确的实现。 它的速度源于稀疏线性代数和（可选）图形处理单元的使用，以加快计算速度。 在具有超过2亿个非零条目的矩阵上，所包含的代码通常使用GPU来解决SciPy特征值问题的速度比SciPy快3倍。 该软件包包括一个命令行实用程序，用于快速计算数据集上的扩散图。 diffusion-maps模块的一些功能包括： 使用最近的邻居快速评估距离矩阵。 使用稀疏线性代数快速准确地计算特征值/特征向量对。 可选的GPU加速的稀疏线性代数例程。 库的可选接口。 简单且易于修改的代码。 [fn：1] Coifman，RR，＆Lafon，S.（2006）。 扩散图。 应用与计算谐波分析，21（1），5-30。 [fn：2] Coifman，RR，＆Lafon，S.（2006）。 几何谐波：一种用于经验函数的多尺度样本外扩展的新颖工具。 应用与计算谐波分析，21（1），31–52。 先决条件 该库在Python 3.5+中实现，并使用和。

CVPR 2017 论文：Efficient Diffusion on Region Manifolds Recovering Small Objects with Compact CNN Representations