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障碍物问题 在变分不等式和自由边界问题的数学研究中，障碍问题是一个经典的激励例子。 问题是找到弹性膜的平衡位置，该弹性膜的边界保持固定，并且被限制在给定的障碍物上方。 它与极小曲面的研究以及势论中集合的容量的研究密切相关。 应用包括研究多Kong介质中的流体过滤、约束加热、弹塑性、最优控制和金融数学。 请参阅。

POCS（投影到凸集）通常用于重建部分傅立叶 MRI 数据。 此实现适用于笛卡尔网格上的 2D 或 3D 数据。 它针对速度进行了优化，并自动检测非对称采样维度。 输入数据通常被假定为多通道 k 空间信号，通道（或线圈）的第一维。 但是，您可以传递纯二维数组。 [im, kspFull] = pocs( kspIn, iter, watchProgr ) === 输入 === kspIn：简化的笛卡尔 MRI 数据集任何维度都可以减少， 但只有一个减少暗淡。 由于物理/数学而被允许。 kspIn 允许的形状是... ... Ny x Nx ... Nc x Ny x Nx ... Nc x Ny x Nx x Nz Nc == 接收通道/线圈的数量。 kspIn 可以是零填充数组，因此部分傅立叶性质很明显。 或者 kspIn 只能是测量数据，然后我们尝试自动找到 k 空间中

Haberman 实用偏微分方程 with 傅里叶变换

实施基于 CS 的光伏 MPPT 以在部分阴影条件下跟踪 MPP。 DC/DC 和降压转换器已被用于获得额定所需的额定电压。 选择采样时间以达到最佳功率跟踪时间。

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变量选择是分类中最重要的模型选择问题之一。 提出了一种新的基于局部偏最小二乘（KPLS）子空间中的最近邻（FNN）的方法，以选择简约变量作为非线性建模输入。 首先，将非线性输入简化为KPLS子空间的主要成分。 此外，它们的重要性的顺序是根据FNN在KPLS子空间中启发的距离度量确定的。 这样，识别出了不重要的变量。 最后，使用不同的参数模型研究了3个典型分类问题的变量选择。 结果表明，该方法对非线性模型约简是有效的。 因此，可以用于非线性系统的变量选择。