s = sigma * np.random.standard_normal(sampleNo ) + mu
plt.subplot(143)
plt.hist(s, 30, normed=True)
# 二维正态分布
mu = np.array([[1, 5]])
Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])
R = cholesky(Sigma)
s = np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu
plt.subplot(144)
# 注意绘制的是散点图，而不是直方图
plt.plot(s[:,0],s[:,1],'+')
plt.show()
可以使用
Python
来编写一个程序，用于在Abaqus中生成大弯曲纤维。
首先，需要了解Abaqus的API，并通过
Python
的自动化技术与Abaqus集成。然后，可以使用Abaqus的API来创建和编辑纤维模型，定义纤维材料和约束，并运行仿真分析。
最后，通过对分析结果的处理和可视化，可以评估纤维在大弯曲应力下的性能。
请注意，这只是一个简单的概述，实际实现需要考虑到许多复杂的因素，并需要熟练...
DNS劫持是一种网络攻击方式，攻击者通过篡改DNS查询结果，将用户流量重定向到恶意网站。用户可能在不知情的情况下访问了伪装成合法网站的恶意网站，从而泄露个人信息或遭受其他形式的网络攻击。DNS劫持是一种网络攻击方式，攻击者通过篡改DNS查询结果，将用户的流量重定向到恶意网站。此过程通常是通过修改DNS服务器的设置或通过中间人攻击来实现的。用户可能会在不知情的情况下访问伪装成合法网站的恶意网站，从而泄露个人信息或遭受其他攻击。
听说科学计算项目(恰好是
随机
纤维束成像方法described here)我目前正在为一名研究人员运行将在我们的50个节点集群上花费4个月,调查员要求我检查其他选项.该项目目前正在使用并行
python
将4d数组的块分配到不同的集群节点,并将处理后的块重新组合在一起.我目前正在处理的工作可能过于粗糙,(5秒到10分钟,我不得不在并行
python
中增加超时默认值)并且我估计通过重写它可以将进程加速2-4...
# Abaqus/CAE Release 2020 replay file
# Internal Version: 2019_09_14-01.49.31 163176
# Run by Administrator on Thu May 19 11:05:34 2022
# from driver
这篇文章介绍了如何在Abaqus中使用局部坐标基础的基于纤维的超弹性模型，包括基本理论和原理、在Abaqus中实现局部坐标基础、使用Fortran编写超弹性模型的用户子程序、使用MATLAB和
Python
处理结果和进行后处理等内容。我们希望这篇文章能够帮助你更好地理解这一主题，并且在实践中应用这些知识。在实际的工程应用中，这个主题可能会变得更复杂，需要更多的知识和技能。但是，通过这篇文章，我们希望你能够掌握这个主题的基本知识，有了这些基础，你就可以继续探索和学习更多的知识，解决更复杂的问题。
在学习生活中，我们经常性的发现有很多事物背后都有某种规律，而且，这种规律可能符合某种
随机
分布
，比如：
正态分布
、对数
正态分布
、beta
分布
等等。
所以，了解某种
分布
对一些事物有更加深入的理解并能清楚的阐释事物的规律性。现在，用
python
产生一组
随机
数据，来演示这些
分布
：
import random
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
SAMPLE_SIZE = 1000
buckets = 100
fig = plt.figure()
matplotlib.rcParams.update({"font.size": 7})
本篇通过简单的案例再次学习了abaqus代码，相比之前新增了切割命令，从而满足周期性条件。目前存在的问题指定截面时GUI操作为手动选取，只通过代码无法复现，因此需要新的指定截面的方式，将在下篇更新。httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...
