密度泛函理论的matlab实现，用于演示目的_A matlab implementation of density functional theory, for demonstrative purpose.zip
密度泛函理论（Density Functional Theory，简称DFT）是量子化学和凝聚态物理学中用于处理多体问题的一种基本理论框架。DFT的目标是用电子密度而非波函数来描述多电子系统的所有性质，从而将多体问题简化为单电子问题。这一理论在材料科学、物理化学和纳米科技等领域中具有广泛的应用。
Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它采用矩阵作为基本数据单位，并提供了丰富的函数库以方便用户进行科学计算、数据处理和图形绘制。由于Matlab的用户友好性和强大的数学计算能力，它成为科研人员在进行DFT研究和教学演示时经常使用的一种工具。
Matlab实现的DFT程序通常包括了基组选择、交换-关联泛函的选取、自洽场迭代求解、能量最小化等关键步骤。在这样的程序中，研究者可以通过修改代码来改变基组或者交换-关联泛函等，以适应不同类型的分子或固体材料的研究需求。此外，Matlab中的图形用户界面（GUI）功能可以用来展示计算结果，使得演示更加直观和易于理解。
在本压缩包文件中，提供的程序被命名为"DFTfun_A_density_functional_theory_solver-master"。从这一名称可以推测，该程序是一个主版本的DFT求解器，可能包含了DFT计算所需的基本框架和功能。这样的程序对于研究人员来说是一个宝贵的资源，因为它不仅能够帮助他们节省大量的时间去编写重复的代码，还能使得复杂的理论计算变得更加可靠和高效。
此外，由于该程序是用于演示目的，我们可以推断它可能具备良好的用户交互界面，能够对DFT计算的关键步骤进行可视化展示，从而帮助学生或研究者更好地理解DFT的工作原理和计算过程。此外，对于从事教学的教师而言，这样的程序也能够用于在课堂上直观展示复杂的DFT计算，从而提高教学效果。
这个Matlab实现的DFT程序不仅是一个用于计算的工具，也可能是一个很好的教学辅助工具。它能够帮助人们更深入地理解密度泛函理论，同时也能够方便地展示和解释复杂计算过程中的各种物理量和概念。这使得该程序在科研和教学两个方面都具有很高的应用价值。
2025-11-03 16:29:32
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锁相环纯代码（C语言），不平衡电压下的锁相环，采用双二阶广义积分器（DSOGI-PLL），整个系统由simulink中的s-function模块进行编写，采用C语言进行编写，包括整个系统离散化，PI离散化。
1.系统离散化方法
2.锁相环以及正负序分离原理
3.通过stm32f407进行了验证，锁相精度较高，代码可以直接进行移植到ARM或者DSP中
支持simulink2022以下版本，联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本，因s-function是simulink中比较复杂的插件，故需要满足2017以上版本。
2025-10-10 09:03:43
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主要讲了H264数据格式，RTP数据格式，以及如何将H264的NALU打包为RTP。
本文的实验在VLC播放器进行了验证，能够将本地文件推送到VLC进行顺利播放。
2023-04-18 16:23:46
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官方gcc-3.4.6-full-install-rpm.rar可以直接使用，已经测试过。
2023-01-29 11:26:06
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这是fu-liou 辐射传输模型的英文教程，解压后为一个pdf文件
2022-10-30 15:52:21
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用BeautifulSoup 解析html和xml字符串
实例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import re
#待分析字符串
html_doc =
<html>
<head>
<title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
The Dormouse's story
Once upon a
2022-06-28 19:18:32
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Python 爬虫：requests + BeautifulSoup4 爬取 CSDN 个人博客主页信息（博主信息、文章标题、文章链接） 爬取博主每篇文章的信息（访问、收藏） 合法刷访问量？
关于 BeautifulSoup4
BeautifulSoup4 是爬虫必学的技能。BeautifulSoup 最主要的功能是从网页抓取数据，BeautifulSoup 自动将输入文档转换为 Unicode 编码，输出文档转换为 utf-8 编码。
BeautifulSoup 支持 Python 标准库中的 HTML 解析器，还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用
2022-05-02 22:39:11
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