函数 [Material_State2,D_crco]=Isotropic_Damage_Model(Material,Material_State,e) 输入： -------- 材料：包含材料属性 Material.E（弹性模量）、Material.v（泊松比）、Material.f_t（拉伸强度）和 Material.g_f（断裂能除以单元尺寸）的变量 Material_State：包含先前增量或迭代的材料状态变量的历史变量。 它包括 Material_State.s（应力向量）、Material_State.e（应变向量）、Material_State.e_eq（等效应变）、Material_State.k（硬化参数）和 Material_State.d（损坏） 这些历史变量的初始值应该为零 重要提示：对于这个模型，这个变量应该从材料的最后一个收敛状态（即前一个增量的结束而不

为了克服和减少在基于总变化（TV）正则化的乘除噪方法中通常遇到的不期望的阶梯效应，提出了在最大后验概率（MAP）下基于各向同性二阶总变化（ISOTV）的乘除噪模型。框架。 在光谱分解框架下，ISOTV首先被转换为等效的公式，作为二阶图像导数的新型加权L1-L2混合范数。 然后，设计了一种有效的交替迭代算法来求解所提出的模型。 最后，我们详细证明了该算法的收敛性。 在标准图像和医学图像上进行的一组实验表明，所提出的ISOTV方法在峰值信噪比（PSNR）和图像感知质量方面都产生了最新的结果。 具体地，所提出的ISOTV方法可以更好地减小阶梯效应，并且在医疗应用中可以更好地保持图像边缘的清晰度。

各向同性的价值来源 将值序列化为源代码字符串。

Isotropic Hashing,一种基于ITQ改进的Hash算法，效果要优于ITQ。