MvCAT 是在 Matlab 中作为用户友好的工具箱（软件）开发的，可帮助科学家和研究人员进行严格而全面的多元相关性分析。 它使用具有1至3个参数的26个系动词科来描述两个随机变量的依存结构。 MvCAT使用局部优化以及贝叶斯框架内的马尔可夫链蒙特卡罗模拟，通过将copula系列与可用数据进行对比来推断copula系列的参数值。 如果使用 MCMC 模拟进行贝叶斯分析，则可以从 copula 参数的后验分布中获得每个 copula 族的不确定性估计。 贝叶斯框架内的 MCMC 不仅提供了对全局最优值的稳健估计，而且还近似了 copula 族的后验分布，可用于构建 copula 的预测不确定性范围。 局部优化方法容易陷入局部最优（有关更多信息，请参见 Sadegh 等人，2017）。 用户可以选择可用的 26 个 copula 的任何子集，MvCAT 将执行分析并根据它们的性能对选定的 c

函数“TruthTable.m”专门用于为“N”个输入变量生成逻辑组合真值表矩阵。 例如： 要使用此函数查找 N=3 的逻辑真值表矩阵： 在命令行窗口中输入： 真值表(3) 并按回车键。 限制：执行更高的“N”值需要相当长的时间。

matlab非参数代码收益率曲线和宏观经济相互作用：来自非参数函数滞后回归方法的证据。 论文支持材料：Rubin, T. arXiv:2007.02763 (2020) A. 内容 该存储库包含美国国债收益率曲线对美国经济宏观经济变量的依赖分析：工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。 该方法遵循新颖的非参数工具箱，用于稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。 有关方法论和分析的详细信息，请参见 [1]。 本案例研究的代码可在 GitHub [2] 上公开获得。 master ：该文件夹包含所有用于估计、预测和回归处理稀疏观测函数时间序列的函数。 demo.m ：运行此脚本以查看案例研究结果的可视化。 us_macro.xlsx和us_yields.xlsx ：美国国债收益率曲线和宏观经济变量的数据。 B. 要求 这些脚本是用 MATLAB 编写的，并在其版本 R2018a 中运行/测试。 模拟需要包“fdaM”()。 包包含在主文件夹中。 C. 用法 个人可以自由地将代码用于学术研究，前提是得到适当的承认。 对于任何其他用途，必须首先与作者安排许可。 除非另有说明，代码作者为T

ˇ GDA（GJoy Dex分析仪） GDA是新的Dalvik字节码反编译器，以C ++实现，具有以下优点：分析速度更快，内存和磁盘消耗更低，并且反编译APK，DEX，ODEX，OAT文件的能力更强（自3.79开始支持JAR，CLASS和AAR文件） 。 GDA完全独立，并且无需安装Java VM即可运行，因此无需任何额外配置即可在任何新安装的Windows系统和虚拟机系统中正常运行。 GDA Decompiler项目始于2013年，2015年在发布了其第一个版本1.0。 GDA还是一个功能强大且快速的反向分析平台。 它不仅支持基本的反编译操作，而且还具有许多出色的功能，例如恶意行为检测，隐私泄漏检测，漏洞检测，路径解决，打包程序标识，变量跟踪分析，反混淆，Python和Java脚本，设备内存提取，数据解密和加密等 所有出色的功能如下：

多变量非线性控制的逆系统方法

高尔顿板模型与试验 高尔顿板实验.swf 导入

此代码从多个 NetCDF (*.nc4) 文件中提取降水、温度等变量，并将它们以 Excel 格式保存在单独的文件夹中。

要获取变量的值，您需要 N 数，如下所示： var = netcdf.getVar(ncid, N); 目前，“ncdisp”函数不指示变量的 N 数。 这个名为“ncwhos”的新函数指示 N 号以及其他信息。

使用内部状态变量本构模型评估模型高熵合金CoCrFeMnNi中的变形。 这些合金的显着特性是它们在应力应变曲线的塑性区域中经历的异常高的应变硬化速率。 分析了在一定温度范围内发布的应力应变测量结果。 位错障碍相互作用和观察到的高应变硬化速率通过状态变量及其演变来表征。 结合短程障碍物和长程障碍物的模型显示出可以在宽范围的温度和晶粒尺寸上匹配实验测量结果。 远距离障碍被认为代表位错与不完全混合或部分偏析区域的相互作用。 在较高温度下也观察到动态应变时效。 与奥氏体不锈钢的测量值进行比较显示出一些共同的趋势。

非常好用的环境变量管理工具，系统自带的简直弱爆了。 程序支持环境变量的增删改，支持快捷功能菜单（目前仅支持驱动调试符号路径，后续可增加其他快速菜单，敬请期待）