用于制定和求解平方和（SOS）优化程序的免费MATLAB工具箱_A free MATLAB toolbox for formulating and solving sums of squares (SOS) optimization programs.zip SOSTOOLS是一个开源的MATLAB工具箱，专门用于构造和求解平方和（SOS）优化问题。这一工具箱为用户提供了便利的操作界面和强大的计算能力，尤其适用于工程、控制理论、应用数学等领域中的优化问题。通过SOSTOOLS，用户能够方便地在MATLAB环境下实现SOS的优化问题的制定，包括线性矩阵不等式（LMI）的构造和多项式不等式的求解等。 在SOSTOOLS中，包含了一系列函数和命令，能够帮助用户直接定义SOS多项式以及处理多项式的约束条件。用户可以利用这些功能，通过MATLAB编程来表达他们特定的优化问题，然后SOSTOOLS会将这些数学问题转化为标准的半定规划（SDP）问题，利用已有的MATLAB求解器如SDPT3、SeDuMi等来找到问题的数值解。 SOSTOOLS的使用范围非常广泛，它支持多种类型的SOS问题，包括全局多项式优化问题、问题的约束条件不仅限于线性，还可以是非线性的，这对于许多实际应用问题来说是一个非常有用的特点。此外，SOSTOOLS还能够处理包括非确定性多项式（NLP）问题在内的各类约束条件。用户也可以利用SOSTOOLS提供的方法，进行多项式逼近、控制器设计、稳定性分析等操作。 除了丰富的功能外，SOSTOOLS还具有易用性。它的设计允许用户快速上手并应用在复杂的优化问题中。尽管SOSTOOLS是免费提供的，其性能与商业软件相比也毫不逊色，成为了众多研究者和工程师在处理SOS优化问题时的首选工具。SOSTOOLS的版本不断更新，以适应新的需求和用户反馈，持续增强其功能和稳定性。 由于SOSTOOLS的编写与维护由学术界和工程界的专家完成，因此它也常常作为学术研究的一部分，很多科研成果和新算法也不断被集成到该工具箱中。通过SOSTOOLS，用户可以快速验证新的算法或理论，并将其应用于实际问题的求解中。这也为学术界与工业界的交流搭建了桥梁，促进了理论研究与实际应用的结合。 对于不熟悉MATLAB或半定规划的用户，SOSTOOLS还提供了一系列的文档和示例，帮助用户了解工具箱的使用方法和各种函数的细节。通过这些资源，用户可以快速学习并掌握如何有效地使用SOSTOOLS来解决各种优化问题。 SOSTOOLS工具箱的开源性质，不仅使得它能够广泛传播和应用，也为全球的研究者和工程师提供了互相交流和合作的机会。通过共同开发和完善SOSTOOLS，全球的用户都能够贡献出自己的力量，共同推动SOS优化方法在各个领域的深入应用。

SOSApp 这是本机Android开发中制作的SOS移动应用程序

SOS closoft的管理者文档

patch_sos+legal_cliolmd_license.lic

可以对物候时间序列分析，看其与温度之间的关系

二阶响应matlab代码

SOS紧急呼救作文.doc

matlab超声波原始码该软件包是用于模拟几种超声束成形方法的MATLAB函数的集合，以及使用Field II模拟软件[1]开发的新开发的声速（SOS）估计方法。 当前，它支持三种波束成形算法的仿真：合成Kong径顺序波束成形（SASB）[2]，动态接收波束成形（DRF）和聚焦于单个接收的延迟和总和波束成形（srDAS）。 有关详细信息，请参见[3]。 要执行此软件包中提供的模块，需要正确安装Field II软件包。 该软件包包括四种类型的功能： 每通道射频（RF）数据生成功能 这些脚本在子文件夹“ RF_data_generation”中列出。 提供了两个每个通道的RF数据生成脚本。 “ RF_generate.m”文件模拟了单层介质中的集中传输。 而“ RF_twoLayers.m”文件在具有两个不同SOS的两层模型中模拟了聚焦传输。 这是通过补偿一层和两层模型中的飞行时间（TOF）差异来实现的。 波束成形功能 软件包中包含三种波束成形方法：DRF方法，SASB方法和srDAS方法。 这些波束成形功能位于文件夹“ beamforming_function”中。 使用点扩展函数体模的

离线安装包，亲测可用

共生生物搜索 (SOS) 是一种新的基于种群的元启发式算法。 SOS 是一种简单而强大的优化算法。 然而，与大多数元启发式算法不同，它不需要用户调整任何特定于算法的控制参数。 实现了SOS的MATLAB函数代码，可在此下载。 代码中还包含了总共 26 个基准函数，因此，用户可以研究 SOS 在解决这些函数时的性能，或者可以将其与其他元启发式算法进行比较。 SOS 首次出现在 Min-Yuan Cheng, Doddy Prayogo 的文章中。 (2014)。 “共生生物搜索：一种新的元启发式优化算法”。 计算机和结构。 http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2014.03.007