基于JLAMT可视化建模的JMCT模拟计算
使用Matlab进行数据可视化
使用Matlab进行数据可视化导语：数据可视化是数据分析和数据挖掘中重要的环节之一。
通过可视化，我们可以更直观地理解和分析数据，从而帮助我们做出更准确的决策。
本文将介绍如何使用Matlab进行数据可视化，并举例说明其应用。
1. Matlab简介Matlab是一种强大的科学计算软件，被广泛用于数据分析、建模、仿真等领域。
Matlab提供了丰富的图形绘制函数和工具箱，使得数据可视化变得简单高效。
2. 数据可视化的重要性数据可视化可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律。
通过图表、图形和动画等形式展示数据，我们可以更直观地观察数据之间的关系，并从中提取有用的信息。
数据可视化还可以帮助我们传递信息和展示研究结果，使得复杂的数据更易于理解。
3. 基本的数据可视化方法在Matlab中，我们可以使用plot函数来绘制二维线性图。
通过传入数据的x轴和y轴坐标，我们可以快速绘制出折线图、散点图等形式的图表。
另外，Matlab还提供了bar函数来绘制柱状图，pie函数来绘制饼图，hist函数来绘制直方图等。
这些函数都具备丰富的参数选项，可以根据具体需求进行定制。
4. 高级的数据可视化方法除了基本的图表和图形外，Matlab还提供了一些高级的数据可视化方法。
例如，我们可以使用contour函数来绘制等高线图，通过将数据划分为不同的等高线区域，可以更直观地显示数据的分布情况。
另外，Matlab还提供了surf函数用于绘制三维曲面图，通过将数据映射到三维空间中的曲面上，我们可以更全面地观察数据的变化趋势。
5. 数据可视化的案例应用以股票数据可视化为例，我们可以使用Matlab绘制股价走势图、K线图等。
通过对历史价格数据进行可视化，我们可以更好地理解股价的变化规律，并辅助我们进行投资决策。
此外，数据可视化还可以应用于天气数据、生物信息学、金融市场分析等领域。
通过可视化不同领域的数据，我们可以探索数据中的模式和关联，为后续分析提供基础。
java相关 可视化数学计算公式开源组件
java相关可视化数学计算公式开源组件全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在科研、教育、工程领域，数学计算是一个重要的环节。
而可视化数学计算则可以让人们更直观地了解数学概念和计算过程。
近年来，随着计算机技术的发展，越来越多的开源组件和工具被开发出来，为数学计算和可视化提供了更多便利。
JFreeChart是一个知名的Java开源图表库，它可以生成各种类型的图表，包括直方图、折线图、饼图等。
通过JFreeChart，用户可以轻松地将数据转换为图表进行可视化展示，方便观察数据之间的关系和趋势。
JFreeChart提供了丰富的API，用户可以根据自己的需求来定制图表的显示样式和效果。
MathJax是一个用于在网页上呈现数学公式的开源工具。
通过MathJax，用户可以在网页上显示复杂的数学公式和符号，使得在线教育和科研工作更加方便。
MathJax支持LaTeX语法，用户可以直接在网页中使用LaTeX语法编写数学公式，并通过MathJax进行渲染显示。
除了以上两个组件之外，还有一些其他的Java开源可视化数学计算组件，比如JMathPlot、JSciChart等。
这些组件提供了丰富的功能和灵活性，可以满足不同领域的需求。
JMathPlot是一个简单易用的绘图库，适合快速绘制一些基本的图表；而JSciChart则是一个功能强大的科学绘图库，支持更多复杂的图表类型和交互式操作。
第二篇示例：在现代数学计算领域，可视化工具的重要性日益凸显。
随着人们对数据和数学模型的需求不断增长，越来越多的开源组件被开发出来，以帮助开发者更好地进行数学计算和数据分析。
Java相关的可视化数学计算公式开源组件就是一种非常重要的工具。
本文将介绍一些常见的java相关可视化数学计算公式开源组件，以及它们的特点和优势。
1. JMathPlotJMathPlot是一个非常易于使用的Java库，可以帮助开发者快速绘制各种数学函数的图形。
它支持绘制2D和3D图形，包括散点图、折线图、柱状图等。
船舶运动可视化建模与轻量化处理技术研究的开题报告
船舶运动可视化建模与轻量化处理技术研究的开题报告引言船舶是重要的水上运输工具，其设计与运动性能对于海洋运输、海事安全、航行效率及能源消耗等方面有着显著的影响。
近年来，针对船舶运动的可视化建模与轻量化处理技术引起了广泛关注。
该技术可以帮助设计师更好地了解船舶在不同工况下的运动状态并对其进行优化改进；同时还可以对船舶进行动态模拟和实时监控，提高航行安全和运行效率。
因此，本文拟开展船舶运动可视化建模与轻量化处理技术研究，以期为船舶设计与运营提供技术支持。
研究内容1. 船舶运动仿真建模技术根据船舶的几何形态、物理特性和工况条件，建立船舶的运动仿真模型，包括自由船舶运动、受限船舶运动、航行员模拟等方面。
探索建模技术的方法与技巧，改进现有模型中的不足之处，提高模拟精度和逼真性。
2. 轻量化处理技术研究针对船舶运动建模中的大规模计算和数据处理等问题，研究轻量化处理技术，优化建模算法和数据结构，提升计算速度和效率。
研究如何利用GPU加速、并行计算等技术处理大量数据，提高应用速度和响应能力。
3. 船舶运动场景可视化技术将仿真模型运用到实际的船舶设计和运营中，建立可视化的场景，实时展示船舶的运动状态、航向、航速等信息。
探索基于虚拟现实和增强现实技术进行可视化，为设计师和操作人员提供更直观、真实的视觉体验。
研究方法1. 文献综述首先，对国内外船舶运动仿真建模技术和可视化处理技术的发展现状进行综述和分析，梳理和总结已有的研究成果和方法，识别出其优点和不足之处，为后续研究提供参考和借鉴。
2. 算法实现在前期研究的基础上，根据研究目标和需求，选择合适的算法和工具实现船舶运动仿真建模和可视化处理。
通过实验和测试，优化算法和参数，提高模拟精度和运算效率。
3. 场景模拟基于仿真模型和可视化处理技术，设计和实现船舶运动场景模拟，并进行实际测试和应用。
评估场景模拟的准确性、效率和可行性，探索其潜在应用领域。
预期结果1. 实现船舶运动可视化建模和轻量化处理技术，提高模拟精度和计算效率，为船舶设计和运营提供技术支持。
使用MATLAB进行科学计算与数据可视化
使用MATLAB进行科学计算与数据可视化科学计算和数据可视化是现代科学研究的重要工具之一。
它们帮助科学家们更好地理解和解释复杂的数据，从而推动科学的发展。
而MATLAB作为一种强大的计算软件，被广泛应用于科学计算和数据可视化领域。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行科学计算和数据可视化。
首先，让我们先来了解一下MATLAB的基本功能及其优势。
MATLAB是一种数值计算和编程环境，它提供了许多强大的工具和函数，用于解决各种数学和科学问题。
其语法简洁明了，易于学习和使用。
而且，MATLAB拥有丰富的函数库，可以方便地处理矩阵运算、数值积分、微分方程求解等各种科学计算问题。
此外，MATLAB还具备强大的数据可视化能力，可以生成各种高质量的图表和图形，有助于更直观地展示和分析数据。
在进行科学计算时，MATLAB提供了一些基本的数值和矩阵操作函数，这些函数可以帮助我们对数据进行处理和计算。
例如，MATLAB的sum函数可以计算矩阵的元素和，mean函数可以计算矩阵的平均值，std函数可以计算矩阵的标准差等等。
此外，MATLAB还提供了强大的线性代数函数，例如求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量等等。
这些函数的使用可以大大简化科学计算的过程，提高计算效率。
除了基本的数值计算函数，MATLAB还提供了许多专门用于科学计算的工具箱，例如信号处理工具箱、图像处理工具箱、控制系统工具箱等等。
这些工具箱包含了各种特定领域的函数和算法，可以满足不同领域研究的需求。
例如，对于信号处理领域的研究，可以使用MATLAB的信号处理工具箱进行信号滤波、频谱分析等操作。
对于图像处理研究，可以使用MATLAB的图像处理工具箱进行图像去噪、边缘检测等操作。
这些工具箱的使用可以帮助科学家们更好地处理和分析数据，从而取得更准确和有意义的结果。
在进行数据可视化时，MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具，可以生成各种高质量的图表和图形。
MATLAB计算的可视化和GUI设计
滑块事件
当用户移动滑块时触发。
下拉框事件
当用户选择下拉框中的选项时 触发。
03
Matlab可视化与GUI设 计结合应用
数据可视化与交互式分析
01
02
03
交互式数据筛选
通过GUI界面，用户可以 方便地筛选和过滤数据， 以实现更精细的数据分析。
动态数据更新
在GUI中，用户可以实时 更新数据，并观察数据变 化对可视化结果的影响。
曲线图
总结词
曲线图是一种用于展示时间序列数据或两个连续变量之间关系的图表类型。
详细描述
在Matlab中，可以使用plot函数来创建曲线图。通过选择线型、标记样式等属 性，可以强调数据的动态变化和趋势。
3D图形
总结词
3D图形是在三维空间中展示数据的图表类型，可以更全面地展示数据的结构和 关系。
详细描述
在Matlab中，可以使用三维绘图函数如surf、mesh等来创建3D图形。通过调整 颜色、透明度、光照等属性，可以增强图形的视觉效果和表现力。
02
Matlab GUI设计基础
GUI界面元素
按钮
用于触发特定功能 的控件。
滑块
用于输入连续值的 控件。
窗口
GUI的基本组成部分， 可以包含其他界面 元素。
THANKS
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可视化与机器学习
可视化辅助机器学习
可视化驱动机器学习
通过可视化技术，帮助用户更好地理 解机器学习模型的原理和过程。
通过可视化技术，允许用户对数据进 行交互式探索和分析，从而驱动机器 学习模型的改进和优化。
可视化解释机器学习结果
利用可视化技术，将机器学习结果以 直观的方式呈现给用户，便于用户理 解和分析。
基于Matlab的智能计算课程可视化教学
网搜集教学资源 ， 而网络上的资源铺天盖地 ， 虽然也有优 秀的教学资源 ，但不免也有一些质量差 的资源混在一起。 因而我们在选用时要结合 自己的班级实际， 自己的教学风 格及思路 ， 做适 当的修改 ， 取其精华 ， 去其糟粕 ， 真正使课 件为我所用。 ３ ． 注重老师在课堂上的调控能力 。 多媒体课件确实让学 生感受了一种历史场景 ， 而且能声情并茂地通过媒体展现出 来。但利用信 息 技术并不是放纵学生 ， 而更应是利用它更好
【 信息技术 】
Hale Waihona Puke 基于Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 的智能计算课程 可视化教学
李正学 ， 程 明松 ， 杨
（ 大 连理 工大 学 数 学科 学学 院 ， 辽宁
洁
大连 １ １ ６ ０ ２ ４ ）
摘要 ： 智能计算是一种新兴的演化计算技术 ， 在工程等领域有着广泛的应用。 本 文剖析 了将ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ！ Ｉ １ 入智能计算 课程教 学的可行性和 必要性 ， 探讨了可视化教 学的实施方案。 教学实践表明 ， ￣ － ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 可视化教学能使抽象的理 论 形 象化 、 静 态的 模拟 动 态化 ， 从 而 增 强 学生 的 感性 认 识 ， 提 高教 学 实效 。 关键词： 智能计算 ； ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ； 可视化教 学
一
、
可视 化开 发 工具 实验 结果 不 直观 ， 不利 于学 生对 算 法原 理 的理解和掌握 。 例如 ， 离散的Ｈ ｏ ｐ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ 网络具有联想记忆的
功能 ， 教材 中这一单元 的内容一般包括Ｈ ｅ ｂ ｂ 学习规则 、 权 值设计方法 、 影响记忆的容量等 ， 抽象且难于理解【 １ ］ 。如果
《 历史与社会》 教学 中的使用无疑是一种有效的教学手段 ， 但是 ，一种有效的教学手段并不一定适合于任何教学 内
MATLAB可视化科学计算课程设计
MATLAB可视化科学计算课程设计一、课程设计背景MATLAB（Matrix Laboratory）是一种现代化、多功能、功能强大的科学计算软件。
它的主要功能包括矩阵运算、图像处理、信号处理、数值优化、统计分析以及各种数学模型的建立和求解。
而作为一种非常强大又易于使用的软件，MATLAB在科学计算和工程领域得到了广泛的应用，尤其是在可视化方面。
因此，透彻掌握这一软件的可视化功能将有助于对于这一领域的深入理解和实际应用。
本课程设计主要以MATLAB软件为主线，通过对重要可视化库和其基本使用方法的介绍，让学习者透彻掌握MATLAB在科学计算方面的应用，并使他们能够进一步挖掘它在其他领域中的潜力。
二、课程设计目标1.学习者能够了解MATLAB在科学计算中的基本应用方法。
2.学习者能够透彻掌握MATLAB在可视化方面的基本用法，掌握数据可视化、图像处理、信号处理等方面的应用。
3.学习者能够理解 MATLAB 的矩阵算法的原理和应用。
4.学习者能够根据具体应用情况，选择适当的工具箱来解决问题。
5.学习者能够进行MATLAB的编程，以及实现自己的简单程序。
三、课程设计内容1.MATLAB介绍及基本操作•MATLAB的介绍及安装•MATLAB的基本操作•MATLAB的变量和运算符•MATLAB中自带函数和脚本文件的编写2.MATLAB的图形用户界面•GUI的基本原理•MATLAB图形用户界面设计的基本知识•MATLAB中自动生成GUI的工具3.MATLAB的数据可视化•MATLAB中的图形•MATLAB绘图函数的应用•MATLAB中数据点的三维可视化4.MATLAB的图像处理•MATLAB处理图像的基本原理•MATLAB图像处理工具箱的应用•MATLAB中图像处理的算法5.MATLAB的信号处理•MATLAB信号处理工具箱的应用•MATLAB中处理周期和非周期信号的方法•MATLAB中变换（Fourier、离散和连续小波）的应用6.MATLAB的矩阵•MATLAB矩阵运算和操作的基本原则•MATLAB矩阵运算的应用•MATLAB矩阵算法（QR分解、SVD分解、LU分解等）的应用7.MATLAB的应用实例•MATLAB的实际应用案例•主要科学和工程领域中MATLAB的应用四、课程设计教学方法1.理论讲授与实例分析相结合，使学习者理论和实践相结合。
基于matlab gui的计算方法课程在数学建模中的实践与应用
基于matlab gui的计算方法课程在数学建模中的实践与应用
基于matlab gui的计算方法课程在数学建模中的实践与应用
随着科学技术的发展，数学建模已经成为现代科学研究的重要组成部分。
基于matlab gui的计算方法课程在数学建模中发挥着重要的作用。
首先，基于matlab gui的计算方法课程可以帮助学生更好地理解数学
建模的基本原理。
matlab gui可以帮助学生更好地理解数学建模的基
本原理，从而更好地掌握数学建模的基本技能。
其次，基于matlab gui的计算方法课程可以帮助学生更好地掌握数学
建模的实践技能。
matlab gui可以帮助学生更好地掌握数学建模的实
践技能，从而更好地应用数学建模的实践技能。
最后，基于matlab gui的计算方法课程可以帮助学生更好地应用数学
建模的实践技能。
matlab gui可以帮助学生更好地应用数学建模的实
践技能，从而更好地解决实际问题。
综上所述，基于matlab gui的计算方法课程在数学建模中发挥着重要
的作用，可以帮助学生更好地理解数学建模的基本原理，掌握数学建
模的实践技能，以及应用数学建模的实践技能解决实际问题。
因此，
基于matlab gui的计算方法课程在数学建模中的实践与应用具有重要
的意义。
化学反应动力学过程的可视化模拟
化学反应动力学过程的可视化模拟化学反应动力学研究的是反应速率以及影响反应速率的因素。
反应速率和反应机理是化学反应的两个基本特征，了解和研究反应速率和反应机理不仅可以深入理解化学反应，也有利于合理设计反应工艺和控制反应过程，提高化工生产效率和产品质量。
而其中，反应速率更是至关重要的。
可视化模拟是一种常用的研究化学反应动力学的方法，它将化学反应过程以图像或图形的形式呈现出来，可以观察反应过程中各个物质的变化趋势和反应速率的变化规律，直观地揭示化学反应中的关键环节和机理。
那么，什么是可视化模拟呢？可视化模拟是一种基于计算机图形学和物理学原理的数字仿真技术，它把真实世界中的物体、场景和环境、动态变化通过计算机模拟的方式来表现出来，使得人们能更好地理解和分析这些过程。
在化学反应动力学中，可视化模拟主要通过计算机模拟分子的运动、碰撞和转化等过程，再通过虚拟现实技术将模拟过程呈现给观察者，从而达到直观展示化学反应的目的。
可视化模拟的方法化学反应动力学的可视化模拟主要分为分子动力学模拟(MD)和动力学模拟(KM)两种方法。
MD模拟是一种从分子层面上考虑化学反应过程的方法，主要通过数值计算求解分子间相互作用力，模拟分子的运动和转化，得到反应过程中各物质的浓度变化和反应速率的变化规律，能够揭示反应的分子机理和微观动力学过程。
KM模拟则是以反应物、中间体和产物等宏观物体为基础，运用基于概率和随机过程的统计力学方法模拟反应速率和反应机理，能够揭示反应的宏观特征和动力学行为。
可视化模拟的优点化学反应动力学的可视化模拟具有以下优点：1. 直观展示反应过程：通过虚拟现实技术将模拟过程呈现给观察者，使观察者能目睹化学反应过程中分子的运动、转化和各物质的浓度变化，形象地理解和分析化学反应过程。
2. 真实反映反应动力学行为：通过各种复杂的数学模型、物理模型和实验数据，使计算机程序能够准确模拟反应过程中各物质的浓度变化和反应速率的变化规律，真实反映反应动力学行为。
使用超级计算技术进行科学可视化的方法
使用超级计算技术进行科学可视化的方法科学可视化是利用计算机图形学和信息可视化技术，将科学数据转化为可视化形式，以便科学家和研究人员更好地理解和分析数据。
超级计算技术在科学可视化中起着重要的作用，它能够处理大规模和复杂的科学数据集，提供高性能的计算和可视化解决方案。
在使用超级计算技术进行科学可视化的方法中，首先需要准备和处理科学数据。
科学数据可以来自各种来源，如天文观测、地球测量、生物实验等。
这些数据通常以数字形式存储，因此首先需要对数据进行清理和预处理，以去除噪声和不必要的信息。
然后，需要对数据进行适当的采样和插值，以便在可视化过程中能够充分呈现数据的特征和结构。
接下来，使用超级计算技术进行数据计算和模拟，以生成科学可视化所需的数据。
超级计算技术可以通过并行计算和分布式计算等方法，高效处理大规模的数据集和复杂的计算任务。
例如，在天文学中，超级计算可以模拟星系的形成和演化过程，生成逼真的星系图像和特征。
在地球科学中，超级计算可以模拟地震活动、气候变化等复杂过程，生成可视化结果以揭示隐藏的地质和气候模式。
超级计算技术还可以应用于科学数据的可视化和呈现。
通过高性能的计算和图形处理能力，可以实现高精度和实时的科学可视化。
其中，可视化技术可以包括三维体绘制、流线绘制、等值面绘制等，以展示数据的空间特征和变化规律。
同时，还可以进行颜色映射和透明度调整等操作，使得可视化结果更加直观和易于理解。
在超级计算技术的支持下，科学家和研究人员可以更高效地进行数据分析和模拟实验。
他们可以通过交互式的控制界面，对数据进行导航和操作，以实现对数据的深入理解。
例如，在生物学中，科学家可以通过可视化技术观察和分析蛋白质的结构和功能，从而揭示生物系统的运作机制。
在材料科学中，研究人员可以通过可视化技术研究材料的分子结构和晶体缺陷，以优化材料的性能和应用。
此外，超级计算技术还可以与虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术相结合，为科学可视化提供更加沉浸式和交互式的体验。
目标运动特征的可视化仿真方法研究
目标运动特征的可视化仿真方法研究
目标运动特征的可视化仿真方法研究
跟踪虚拟目标是光电经纬仪性能测试的一种全新手段,虚拟目标的运动特征直接关系到测试的效果.针对光电经纬仪的测试需求,提出了一种虚拟目标运动特征的可视化仿真方法.基于科学计算可视化方法学,将目标的运动模型和光电经纬仪的测量模型相结合,得到了用于目标运动特征仿真的可视化设计模型.以目标的基本飞行参数和光电经纬仪的测试目的做约束条件.使用该模型可快速设计出运动特征符合要求的目标轨迹和姿态.结果表明,该方法是一种高效率的目标运动特征仿真手段.
作者：王成刚蒋平吴钦章 WANG CHENGGANG JIANG PING WU QINZHANG 作者单位：王成刚,WANG CHENGGANG(610209,四川成都,中国科学院光电技术研究所;100049,北京,中国科学院研究生院)
蒋平,吴钦章,JIANG PING,WU QINZHANG(中国科学院光电技术研究所,四川成都,610209)
刊名：微计算机信息PKU英文刊名：CONTROL & AUTOMATION 年，卷(期)：2008 24(4) 分类号：V556 关键词：运动特征可视化设计模型科学计算可视化。
MATLAB的数学计算和数据可视化教学
MATLAB的数学计算和数据可视化教学一、引言MATLAB作为一种专业的数学软件工具，被广泛应用于各个领域的数学计算和数据可视化分析。
本文将从数学计算和数据可视化两个方面来探讨MATLAB在教学中的应用。
二、数学计算教学1. 基本数学计算MATLAB提供了丰富的数学函数库，包括基本的代数、三角函数、指数和对数函数等。
在教学中，可以通过实例演示和练习来帮助学生理解和掌握这些函数的用法。
例如，通过计算一个三角函数的图像或计算一个方程的解的方法，让学生进一步理解数学概念和计算方法。
2. 线性代数在线性代数教学中，MATLAB可以用来演示矩阵运算、线性方程组求解、特征值和特征向量计算等。
通过MATLAB，学生可以更直观地理解线性代数的概念和计算方法，并且能够快速进行复杂数学计算。
同时，通过矩阵可视化功能，可以帮助学生更好地理解和分析矩阵的性质和运算过程。
3. 微积分和数值计算MATLAB的符号计算功能可以用来演示微积分的概念和计算方法。
通过MATLAB的符号计算工具箱，可以进行符号微积分的计算、导数和积分等。
同时，MATLAB还提供了强大的数值计算工具和数值解法，用于求解微积分问题中的数值近似解。
通过与实际问题的结合，可以让学生更好地理解和应用微积分知识。
4. 工程数学在工程数学教学中，MATLAB可以用来进行复杂的数学计算和仿真。
例如，在控制系统理论教学中，可以通过MATLAB建立控制系统模型，并进行系统响应和稳定性分析。
通过实际仿真和可视化结果，可以帮助学生更好地理解和应用工程数学知识。
三、数据可视化教学1. 数据分析与统计MATLAB提供了丰富的数据处理和统计分析工具。
在教学中，可以通过实例演示和练习，让学生学习如何使用MATLAB进行数据读取、数据清洗、数据可视化和统计分析。
例如，通过绘制直方图、散点图和箱线图等，可以帮助学生更好地理解数据的分布和统计特征。
2. 信号处理与图像处理在信号处理和图像处理教学中，MATLAB可以用来进行信号和图像的处理、分析和可视化。
经济数据计算及可视化技术研究
经济数据计算及可视化技术研究随着信息技术的不断发展，经济数据的计算和可视化成为了现代经济研究不可或缺的重要工具。
通过计算和可视化技术，我们能够更直观地理解经济数据背后的变化趋势和关联关系，并为经济决策提供更准确的依据。
本文将对经济数据计算和可视化技术进行综述，并探讨其在经济研究中的应用。
首先，经济数据计算技术是经济研究中的基础。
传统的经济数据计算主要依赖于统计学方法和计量经济学模型。
统计学方法主要包括数据采集、数据清洗和数据处理等环节，通过各种数据处理方法来计算出经济指标的数值，并据此进行经济分析和研究。
计量经济学模型则是通过建立经济理论模型，利用统计学方法对经济数据进行拟合和估计，从而得出对经济现象的解释和预测。
然而，这些传统的计算方法存在着信息获取不完整、数据处理效率低下等问题，因此需要借助计算机技术来改进。
随着计算机技术的迅猛发展，经济数据计算技术也得到了极大的提升。
现代经济研究中，计算机技术已经成为了经济数据计算的重要工具。
计算机能够处理大规模经济数据，提供更高效的数据处理和分析能力。
同时，计算机还能够自动化地进行数据采集，提高数据的准确性和实时性。
除此之外，计算机技术还催生了许多新的经济数据计算方法，例如机器学习、数据挖掘等技术，这些技术结合了大规模数据的分析和机器智能的学习能力，能够更好地挖掘经济数据的隐藏规律和趋势。
在经济数据计算的基础上，可视化技术能够将经济数据以图表、图像等形式展示出来，使得经济数据更加直观和易于理解。
传统的经济数据通常以表格的形式呈现，但这种呈现方式有着困扰人们理解的问题。
可视化技术通过图表、热力图、雷达图等方式，将复杂的经济数据转化为直观的图像，帮助人们更好地理解经济数据的含义。
通过可视化技术，人们可以快速发现经济数据的规律和趋势，从而更准确地做出经济决策。
除了提供直观的数据展示功能之外，可视化技术还能够提供交互性。
通过交互式可视化技术，人们可以根据自己的需求和兴趣自定义数据的展示方式和内容，对经济数据进行不同角度的观察和分析。
生物界系统动力学的模拟与可视化
生物界系统动力学的模拟与可视化随着计算机技术的不断发展和深入应用，生物界系统动力学的模拟与可视化正在成为生物科学领域的一个热点话题。
生物界系统动力学是研究生物界中各种生物体和环境之间相互作用、相互影响，以及这些作用和影响所引起的系统变化的一门学科。
这些系统变化既包括一些数字性质，如浓度和速率，也包括一些生物特征，如生长、分裂和死亡。
为了更好地理解和分析这些系统变化，我们需要一些模型和工具来帮助我们进行模拟和可视化。
本文将探讨一些生物界系统动力学的模拟和可视化工具，以及它们的优缺点和应用场景。
模拟工具生物界系统动力学模拟工具是指一些软件程序，它们可以用来模拟和分析生物系统中各种物质和能量的运动过程。
这些模拟工具通常基于一些数学模型或者物理模型，并且包括了一些数值方法来求解这些模型。
以下是几个常用的生物界系统动力学模拟工具。
1. COPASI: COPASI是一个用于建模、模拟和分析生物体系动力学的软件平台。
它采用一系列数学算法和计算方法，如ODE求解器、Monte Carlo算法和FBA方法，以模拟各类生物体系的动态变化。
COPASI还可以通过SBML格式将模型与其他软件集成。
2. NetLogo: NetLogo是一个多用途的建模和模拟环境，它支持基于规则的建模，如细胞自动机和层次水平（hierarchical）网络。
NetLogo可以用于模拟生物系统中的各种生物过程，如群体行为、遗传进化和蛋白质折叠等。
3. Gepasi: Gepasi是一个基于ODE的生物动态建模平台，它提供了可视化界面、模型构建和参数优化等功能，支持大尺度动态模型的创建和求解。
Gepasi还支持拟合数据、参数扰动和统计模型分析的功能。
以上这些生物动态模拟工具各具特色，可以根据具体需求进行选择。
可视化工具另外一个有用的工具是生物界系统动力学可视化工具，它可以将原始数据一步一步地转换成动态的三维图像。
这种可视化可以帮助生物学家更好地了解和解释心理学问题。
基于Matlab可视化界面设计的种群空间分布模拟研究
基于Matlab可视化界面设计的种群空间分布模拟研究专业：姓名：指导教师：摘要自然界的生物多种多样，种群的空间分布类型也有很多，本文选取种群空间分布中捕食系统，并对捕食系统中生物种群之间相互作用为研究对象，研究种群的空间分布。
在Lotka-Volterra经典模型的基础上引入猎物种内竞争，得到最终的改进模型。
并以改进模型为基础用元胞自动机进行种群空间分布模拟，再用MATLAB可视化界面设计完成最终模拟，使得模拟结果可直观得到。
通过动态的参数变化能够很好的反应出种群空间分布情况，从而对实际生活中种群间的问题和对种群的恢复提供较好的指导意义。
关键词空间分布，Lotka-Volterra，种内竞争，元胞自动机，MATLAB GUIABSTRACTKey Words：目录摘要 (I)1.绪论 (1)2.基本概念及问题分析 (2)2.1基本概念 (2)2.2问题分析 (4)3.模型建立及稳定性分析 (5)3.1模型建立 (5)3.2模型稳定性分析 (6)4.种群空间分布模拟 (7)4.1 MATLAB简介 (7)4.2可视化界面简介 (7)4.3 模拟步骤 (8)4.4 流程图 (10)5.模拟结果及分析 (12)5.1模拟结果 (12)5.2结果分析 (16)参考文献 (19)答谢 (20)1.绪论自然界中生物物种是多种多样的，生物物种之间普遍存在着相互作用，长期的相互作用便形成了某种特定的种群空间分布系统。
种群空间分布系统有很多种类型，其中，主要包括捕食系统、竞争系统和互惠共生系统等较为复杂的生物空间分布系统。
在种群空间分布研究的问题中，上个世纪在数学领域有很多数学家进行过深入的研究，并给每种情况建立了较为全面的数学模型[1]；在生物学领域，生物学家主要是通过长期的数据采集，再利用统计学软件对数据绘图、拟合来观察并研究[2]；从数学的角度对空间分布建立模型再用计算机进行模拟，在这方面做的人也不少[3]，但是用Matlab可视化界面设计将其模拟种群的空间分布的文章几乎没有。
蒙特卡罗粒子输运软件JMCT的网格计数功能设计与实现
蒙特卡罗粒子输运软件JMCT的网格计数功能设计与实现付元光;郑建华;上官丹骅;李瑞;李刚;马彦;邓力【期刊名称】《计算物理》【年(卷),期】2016(0)5【摘要】基于蒙特卡罗输运的网格计数能够统计指定区域内密集的分布计数量.为实现JMCT统计局部计数量分布,设计并实现了JMCT网格计数功能,该功能支持三种正交几何(xyz直角几何、rθz柱几何、rθφ球几何)的均匀及不均匀剖分;介绍xyz直角几何网格计数的算法;基于大亚湾反应堆pin-by-pin模型、Venus模型以及ITER次临界包层模型等初步验证了网格计数功能;应用铀阵列模型,采用若干种网格剖分办法,在单机上对比测试了xyz直角几何下JMCT和MCNP5网格计数功能的串行性能,结果显示JMCT的计数时间较短,具有较高的效率.【总页数】6页(P581-586)【关键词】蒙特卡罗模拟;网格计数;JMCT【作者】付元光;郑建华;上官丹骅;李瑞;李刚;马彦;邓力【作者单位】中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心;北京应用物理与计算数学研究所;中国工程物理研究院激光聚变研究中心【正文语种】中文【中图分类】TL31【相关文献】1.蒙特卡罗粒子输运计算网格计数方法研究 [J], 张宽;宋婧;陈珍平;孙光耀;郝丽娟;龙鹏程;胡丽琴2.通用型 Monte Carlo 粒子输运模拟软件JMCT 的计数功能设计 [J], 上官丹骅;李刚;邓力;张宝印3.蒙特卡罗输运模拟软件JMCT的深穿透屏蔽计算 [J], 申靖文;胡也;郑俞;马续波4.蒙特卡罗粒子输运程序JMCT研制 [J], 李刚;张宝印;邓力;胡泽华;马彦5.蒙特卡罗粒子输运软件JMCT抽样工具库设计 [J], 上官丹骅;李刚;张宝印;邓力因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于调用MATLAB引擎的数值模拟可视化实现
指 挥 技 术 学 院 学 报 & ’ ( ) * + , ’ . * / 0 1 0 ( 0 2’ 3 ’ 44+ * 5+ * 56 2 7 8 * ’ , ’ 9 :
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基于调用 IJ K L J M引擎的数值模拟可视化实现
聂万胜
装备指挥技术学院 试验工程系 F C
庞建国
太原卫星发射中心 F C
陈新华
摘
庄逢辰
装备指挥技术学院 试验工程系 F C
要 @探索了 N 并给出 O P 6 P Q> 程 序调 用 RQ6 S QT函数的 基本原 理 G 如何编译带有 RQ6 S QT引擎函数的 N O P 6 P Q> 程序的具体技术 U在计算流体力学 的N 通过调用 RQ6 O P 6 P Q> 计算程序基础上 G S QT引擎函数实现了计算结果的可 视化处理 U 关 键 词 @N V引擎 V可视化 O P 6 P Q>VRQ6 S QT 文献标识码 @Q N O P 6 P Q> 语 言 是 世 界 通 用 的 第 一 个 计 算 机 高级 程 序 设 计 语 言 G 由于它非常接近于自然语 言 和 数 学 表 达 式G 因此问世 H 一直被广 "余 年 来 G 特别是在科学和工程计算领域 G 始终占据 泛应用 G 着主要地位 UN B曾是 N O P 6 P Q> B O P 6 P Q> 语 言的最流行版本 UQ>[ 和. D D "年起先后 . [ O于 #
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强 激 光 与 粒 子 束
ＨＩ Ｇ Ｈ ＰＯ Ｗ ＥＲ ＬＡ Ｓ Ｅ Ｒ 人 Ｎ Ｄ ＰＡ Ｒ ＴＩ ＣＬＥ ＢＥＡ Ｍ Ｓ
Ｖ０ １ ． ２ ９ ，ＮＯ ． ３
Ｍａ ｒ ．， ２ ０１ ７
基于 Ｊ Ｌ ＡＭＴ可视 化 建模 的 Ｊ ＭＣ Ｔ模 拟 计 算
强 激 光 与 粒 子 束
【 ａ ）
（ ｂ）
Ｆ ｉ ｇ ． ２ Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ＢＥＡＶＲＳ ｂ ｅ ｎ ｃ ｈ ｍａ ｒ ｋ ｖ ｉ ｅ ｗｓ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ Ｊ ＬＡＭ Ｔ
图２ ｊ Ｉ ＡＭＴ 建模 的 Ｂ Ｅ ＡＶＲＳ全 堆 基准 题 不 同 视 图
郑 俞 ， 全国萍 ， 李 刚。
（ １ ．华 北 电 力大 学 核科 学 与工 程学 院 ．北 京 １ ０ ２ ２ ０ ６ ； ２ ． 国家 核 电技 术 有 限 公 司 北 京 软件 技 术 中心 ．北 京 １ ０ ０ ０ ２ ９ ； ３ ．北 京 应 用 物 理 与计 算 数 学 研 究 所 ． 北京 １ ０ ０ ０ ９ ４ ）
（ ｃ ）
Ｆｉ ｇ ． １ Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ Ｂ＆ Ｗ ｃ ｏ ｒ ｅ ＸＩ ｌ ｏ ａ ｄ ｉ ｎ ｇ ９ ｂ ｅ ｎ ｃ ｈ ｍａ ｒ ｋ ｖ ｉ ｅ ｗｓ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ儿 ＡＭ Ｔ
图 １ Ｂ ８ ． ｗ 堆 芯 Ｘｌ 装 载 ９基 准 题 ｊ Ｉ ＡＭＴ 建 模 的 不 同 视 图
２ 模 型 介 绍
本文 采用 ］ ＭＣ Ｔ 针对 上述 基准 题进 行 了模拟 计算 ， Ｂ ＆ ． ｗ 堆 芯 ＸＩ 系列 基准 题 中装载 方案 ９与 ＭＣ ＮＰ ５的
功率偏 差 最大 ，Ｂ Ｅ ＡＶＲ Ｓ国际基 准题 则具 有精 细 的堆芯 几何 参数 及详 细 的运 行 测量值 ，因此 挑选这 两 个基准
Ｊ ＭＣ Ｔ 实现 了 三维可 视 化建模 、 连 续点 截面 输运计 算 的功 能 。模 拟 中子 能量 范 围覆 盖 １ ０ ～２ ０ Ｍｅ Ｖ 区
间； 数 据库 主要 取 自于 Ｅ ＮＤＦ ／ Ｂ — ＶＩ Ｉ ， 采 用连 续能 量 ＡＣ Ｅ格 式 。Ｊ ＭＣ Ｔ建 模 工具 由其 前处 理 可 视化 建 模 软件
题介 绍 其临 界计 算情 况 。
２ ． １ Ｂ ＆ ｗ 基 准 题
由Ｂ ＆ｗ （ Ｂ ａ ｂ ｃ ｏ ｃ ｋ＆ Ｗｉ ｌ ｃ ｏ ｘ） 公 司 发布 的 Ｂ８ ． Ｗ 堆芯 ＸＩ 基 准题 共有 １ ４个 实验 ， 实 验 提供 了 １ ／ ８中心 组
件 归一化 功率 密 度分 布 的实测 值 。图 ３ （ ａ ） 为堆芯 示 意 图 ， 模 型 分 为 内外两 区 ， 其 中 内区域 为 １ ５ ×１ ５排 布 的 ３ ×３燃 料组 件 ， Байду номын сангаас 件包 含 ２ ０ ８根燃 料棒 ， 其余 １ ７个位 置根 据 不 同实 验装 载方 案 具有 不 同棒 类 型及 分 布 ． 夕 区为
Ｊ Ｌ ＡＭＴ 实现 ， 本 文 采用 Ｊ Ｉ ＡＭＴ软 件 对 以 上 基 准题 进 行 建模 并 使 用 Ｊ ＭＣ Ｔ 程 序进 行 临 界计 算 。以 下选 用 Ｂ ＆ｗ 及 Ｂ Ｅ ＡＶＲ Ｓ测例来 展 示 Ｊ Ｌ ＡＭＴ建模 效果 （ 见 图 ｌ及 图 ２ ） 。
（ ａ ）
（ ｂ ）
文献标志码 ： Ａ
Ｊ ＭＣ Ｔ ＿ ｌ 】 ］ （ Ｊ Ｍｏ ｎ ｔ ｅ Ｃ ａ ｒ ｌ ｏ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ） 是 中 国工 程物 理研 究 院高 性 能 数值 模 拟 软 件 中心 粒 子输 运 团 队正 在
开发 的蒙特 卡 罗模 拟 软件 。该 软 件建 模 由其 可视 化 前 处 理工 具 Ｊ Ｉ ＡＭＴ 完 成 ， Ｊ Ｉ ＡＭＴ 负 责 三 维 几何 模 型 建 模并 转换 生成 ＧＤＭＬ格式 的几 何输 入文 件提 供 给 Ｊ ＭＣ Ｔ进 行模 拟计 算 。应北 京 应用 物理 与 计算 数学 研 究 所 的委 托 ， 对Ｊ ＭＣ Ｔ 的临 界计算 能 力进 行 了测试 验证 。本 文使 用 Ｊ ＭＣ Ｔ对 常用 于程 序模 型验证 的 Ｂ ｗ 系列
摘
要： Ｊ ＭＣ Ｔ 是 中 国 工 程 物 理 研 究 院 高 性 能 数 值 模 拟 软 件 中 心 粒 子 输 运 团 队 自 主研 发 的 三 维 蒙 特 卡
罗模 拟 软 件 ， Ｊ Ｌ ＡＭＴ为 其 前 处 理 可 视 化 建 模 工 具 。使 用 Ｊ Ｉ ． ＡＭＴ 和 Ｊ ＭＣ Ｔ程序对 Ｂ ＆ ． Ｗ， Ｋ Ｒ Ｉ ＴＺ ， Ｂ Ｅ Ａ ＶＲ Ｓ等 系列基准题进行了模拟 ， 并对 有 效 增 殖 系 数 及 计数 功 能 进 行 了 对 比 分 析 。其 中 有 效 增 殖 系数 计 算 结 果 与 ＭＣ — Ｎ Ｐ ５的最 大 偏 差 为 ＫＲ Ｉ Ｔ Ｚ ２ 装载方 案 ｌ ９基 准 题 的 ８ ９ ． １ ｐ ｅ ｍ， 除Ｂ Ｅ ＡＶＲ Ｓ基 准 题 外 的 计 数 结 果 与 ＭＣ ＮＰ ５的 偏差 基 本 小 于 ２ ， 平均偏差在 １ 左右 ； Ｂ Ｅ ＡＶＲ Ｓ基 准 题 功 率 分 布 模 拟 结 果 与 ＭＣ Ｎ Ｐ ５及 实 测 值 最 大 偏 差 分 别为 ７ ． Ｏ ６ ， １ ６ ． ６ ， 控 制 棒 价 值 计 算 与 ＭＣ ＮＰ ５及实 测 值 均 吻 合较 好 。 关键 词 ： 蒙 特 卡 罗 ； 可视化建模 ； 粒 子 输 运 中 图 分 类 号 ： ＴＬ ３ ２
的 ８个 典 型例题 及 ＫＲ Ｉ ＴＺ 系列 的 ４个典 型例题 、 具 有 电厂实 测数 据 的 Ｂ Ｅ ＡＶ ＲＳ 全堆 基准 题进 行建 模模 拟
计算 ， 并将 有 效增 殖 系数 ｋ 、 计 数结果 与 ＭＣ Ｎ Ｐ ５ ＿ ７ 及实测 值 进行 了对 比分 析 。
ｌ Ｊ ＭＣ Ｔ程 序 简 介