MonteCarlo 蒙特卡罗方法 Matlab源代码下载

weixin_39821746 2020-06-19 11:30:17

包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码，蒙特卡罗方法讲解的PPT，同时有使用蒙特卡罗方法的demo.
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包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码，蒙特卡罗方法讲解的PPT，同时有使用蒙特卡罗方法的demo.

内容概要：文章介绍了采用多串变压器 LLC控制技术的新型离线式 LED照明驱动解决方案，该方案基于TI的UCC25710多串变压器 LLC谐振控制器，实现了高效率、低成本、高可靠性和良好EMI性能的两级拓扑结构。与传统三级拓扑结构相比，新方案省去了多个非隔离DC/DC变换环节，减少了元件数量，提升了系统效率至92%以上。文中详细描述了多串变压器的设计原理、LLC谐振控制器的工作机制，并展示了100W四串LED负载的参考设计PMP4302A的实际性能，包括输出电流匹配、效率、调光波形及EMI测试结果。适合人群：从事LED照明系统设计的研发工程师和技术人员，尤其是对高功率LED驱动器设计感兴趣的读者。使用场景及目标：①适用于户外和商业领域的高功率LED照明系统；②用于需要高效能、低成本、可靠性和良好EMI性能的LED照明应用；③支持PWM和模拟调光功能，适用于需要调光接口的LED照明系统。其他说明：本文不仅提供了详细的理论分析和技术细节，还包括了具体的应用实例和测试数据，为实际工程应用提供了有力支持。建议读者结合实际需求，深入研究多串变压器LLC谐振控制器的设计原理和实现方法，并关注其在不同应用场景下的表现。

【毕业论文】网络个人信息安全问题研究.doc

基于PLC的电梯控制系统设计中英文翻译部分---副本.doc

内容概要：本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法，结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想，解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛，还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外，书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题，并提出了新的冗余解析方法，验证了所提方法的有效性和优越性。适合人群：研究生及以上学历的研究人员，特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。使用场景及目标：①研究非线性系统的最优控制问题，特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下；②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题；③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用；④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。其他说明：本书分为七章，每章内容相对独立，便于读者理解。书中不仅提供了理论分析，还通过实际应用（如欠驱动船舶、冗余机械臂）验证了所提方法的有效性。此外，作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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