根据给定信息，我们需要介绍的知识点是使用MATLAB来计算粒子速度分布的算法源码。MATLAB是一种广泛用于工程计算、数据分析和算法开发的高级编程语言和环境。它允许用户通过编写脚本或函数来实现特定算法，并且拥有强大的数学计算功能。
在这个场景中，要计算粒子速度分布，我们可能需要涉及到物理学中的粒子动力学理论、统计力学原理、以及数值分析方法。具体到算法层面，可能需要实现以下几种计算步骤或概念：
1. 粒子模型建立：在物理模型中，粒子通常被视为具有质量、速度和可能的电荷等属性的点。要计算速度分布，首先需要确定粒子模型，包括粒子的种类（如分子、电子、光子等）、粒子数、以及它们所处的物理环境（如温度、压力、外加场等）。
2. 运动方程求解：对于理想化的情况，可能需要利用牛顿运动定律或者相对论性动力学方程来描述粒子的运动状态。在更复杂的环境中，粒子的运动规律可能需要通过求解电磁场、流体动力学等方程得到。
3. 统计分析：粒子速度分布通常遵循统计规律，比如麦克斯韦-玻尔兹曼分布（Maxwell-Boltzmann distribution）。这要求我们运用统计力学的知识，将粒子速度的概率分布函数进行数学建模。
4. 数值计算：MATLAB的数值计算功能非常强大，可以用来模拟粒子运动、计算分布函数、绘制速度分布曲线等。这通常涉及到差分方程、微分方程的数值解法，如欧拉方法、龙格-库塔方法等。
5. 数据可视化：MATLAB提供多种工具进行数据可视化，如plot、histogram、contour、surf等函数。利用这些工具可以将计算得到的速度分布数据直观地展现出来。
6. 结果验证：计算得到的速度分布需要通过实验数据或者其他理论结果来验证其准确性。因此，算法开发过程中还应该包括结果验证步骤。
7. 代码封装：在MATLAB中，可以将计算流程封装成函数或者类，便于他人使用和后续的代码维护。
8. 代码优化：根据实际需求，可能还需要优化算法的效率，包括减少计算时间、内存使用等，确保算法的实用性和可靠性。
上述的步骤和概念构成了用MATLAB进行粒子速度分布计算源码的基础知识点。在实际开发中，每个步骤都需要详细的编程实现，并且需要根据具体问题调整算法细节。
需要强调的是，由于文中提到的“百度网盘分享地址”并不包含实际的算法源码，因此无法提供具体的MATLAB代码分析。上述内容是基于标题和描述中提及的“MATLAB计算粒子速度分布源码”进行的概念性介绍。如果需要获得实际的源码，需要通过提供的百度网盘链接进行访问和下载。同时，需要注意链接中的安全性，因为无法保证链接内容的来源和安全性，用户应当谨慎操作。
