Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat

为了利用测井信息识别潘庄地区的沉积特征,通过对潘庄区块钻井取芯和测井等资料的分析,建立了潘庄区块的山西组沉积微相模式。在此基础上,提取出已知沉积微相的自然伽马测井曲线的特征参数,运用MATLAB中的BP神经网络模型,把所提取的特征参数作为训练样本,运用所得网络模型对其他井的沉积微相进行解释。

灰色马尔可夫预测模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型，它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点，而且因为马尔可夫链理论的引入，有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低问题。首先建立GM（1，1）灰色动态拟合模型，并以此作为工业SO2排放量发展变化的动态基准线模型，在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵，通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差等指标的分析计算，最终以概率形式分析和预测工业SO2排放量的发展变化区间。理论分析和实践都表明，该

马石安编写的清华大学出版面向对象程序设计教案。·

MATLAB中ice函数代码

是目前最强大完整的JSP网站木马脚本（包含了一个JSP小马）。

根据matlab代码修改为python代码，python代码注释非常详细，两者代码都在打包文件里，自己可以对照观看理解。

铁威马D2-310——USB Type-C阵列盒自动待机唤醒固件，可实现电脑休眠阵列盒自动待机节能，电脑唤醒时自动唤醒。

使用稳态概率矩阵模拟马尔可夫链并找到单个状态的长期概率

用于投资组合模型的R代码，包括Markowitz均值-方差模型和Black-Litterman模型