该代码用于计算基于有限不同时域的 3D 电磁场。 在数值过程中采用一阶MUR边界条件。
2023-03-12 22:03:14
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behaviac是游戏AI的开发框架组件，也是游戏原型的快速设计工具
支持行为树BT，状态机FSM，HTN等多种范式
方便的编辑，实时和离线调试
支持全平台，适用于客户端和服务器，助力游戏快速顺序开发
是文档，教程，API，FAQ，源码，下载等一切的入口
您可以加入我们的QQ群433547396获得即时的帮助或信息反馈。
BehaviacSetup * .exe是安装包，内部包含重置的编辑器及示例。如需要自行构建，需要去或下载或克隆源码，然后可以访问获取帮助
行为是游戏AI开发的框架，也可以用作快速游戏原型设计工具
行为支持行为树，有限状态机和分层任务网络
行为可以在设计器中进行设计和调试，
2023-03-11 20:30:25
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针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.
2023-03-09 16:56:41
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matlab代码片段
2023-03-09 15:43:48
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Gawati工作流程
XML和JSON支持工作流配置，可以使用XML创建工作流配置，然后将其转换为JSON以供应用程序使用。 您可以根据以下说明生成Worfklow的有向图（要求Workflow配置为XML）。
Gawati工作流是一个有状态的工作流，旨在支持通过状态转换在不同状态下移动文档。 工作流允许定义谁可以在每个状态下执行操作，以及允许谁在状态之间进行转换。 过渡连接状态，并允许仅使用少数几个状态来构建复杂的工作流。
典型的过程是使用XML提供的xml2jon脚本，以XML编辑工作流并从生产JSON中生成生产JSON。
测试
npm install然后是;
npm test
单元测试位于test/testWorkflow.js ，它提供了有关如何使用API的概述。
产生文件
注意：这要求工作流配置必须为XML格式
npm install在package文件夹中
下载
2023-03-08 19:10:32
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梅蒂斯4
METIS 是一组用于划分图、划分有限元网格和为稀疏矩阵生成填充减少排序的串行程序。
更多信息： :
这个 fork 只是增加了 CMake 支持。
2023-03-07 16:13:14
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离散控制Matlab代码通过屏障功能进行随机控制和验证
该存储库包含论文“通过障碍函数对随机系统的有限时间安全性进行验证和控制”（CCTA
2019）和“有限函数随机系统验证和控制的障碍函数方法”中的案例研究代码（提交中）
）
作者：塞萨尔·桑托约（Cesar
Santoyo）
电子邮件：
如有任何疑问，请通过上述电子邮件给作者发送电子邮件。
所需软件：
的MATLAB
SOSTOOLS（）
SDPT3（）
注意：这些案例研究是使用MATLAB
2018构造的。此外，还需要符号工具箱。
可以在没有符号工具箱的情况下执行代码（有关详细信息，请参见SOSTOOLs手册）。
案例研究1：
cs1_main.m：
运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。
上面提到了所需的工具箱。
您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。
此案例研究是针对一维随机动力学的。
案例研究2：
cs2_main.m：
运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。
上面提到了所需的工具箱。
您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。
这些结果是针对二维随机动力学的。
案例3：
cs3_main.m
2023-03-07 15:33:59
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立方晶体，CPFE-UMAT子程序，需要MS+IVF以及Abaqus
2023-03-06 10:19:05
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workbench 学习资料 丰富全面覆盖各个基础知识，讲解清晰。例子生动。是很好的学习助手。相当棒的资料！
2023-03-05 14:16:24
22.16MB
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这个工具箱可以处理任何p和n的GF(p^n)的简单操作(+,-,*,/,.*,./,inv)。 下面给出了示例（也记录在 gf_test.m 中）。
如果您发现任何错误或有任何疑虑/意见，请与我联系。
% 设置路径java_path_setup; % 创建 3^2 的 gf 类gf9=gf(3,2);
%%%% % 例如。 1 a=[2 1;1 0]
% 计算排名gf9.rank(a)
% 计算逆inva = gf9.inv(a)
% 检查逆a_times_ainva=gf9.mult(a,inva)
% 矩阵除法gf9.div（a，a）
%%%%% % 例如。 2 b=[1 2 1;1 0 1]; c=[1 1 0;2 1 1];
计算总和的百分比gf9.add(b,c)
% 计算减法gf9.sub(b,c)
% 计算点乘法gf9.dmult(b,c)
计算点除
2023-03-05 09:21:29
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