svd算法matlab代码高秩矩阵完成的代数变体模型 本文中描述的用于实现基于变体的矩阵完成（VMC）算法的MATLAB代码： G. Ongie，R。Willett，R。Nowak，L。Balzano。 ICML 2017中的“用于高秩矩阵完成的代数变量模型”。在线可用： 主文件是vmc.m 首先，请参见示例脚本： example_uos_sm.m小规模的子空间并集数据 example_uos_lrg.m大规模子空间并集数据 example_hopkins.m使用Hopkins 155数据集的小规模示例 example_mocap.m使用CMU Mocap数据集的大规模示例 版本历史 版本0.1，更新7/22/2017 作者 格雷格·昂吉（） 致谢 示例中使用的数据集是从以下资源中借用的： 霍普金斯155： CMU Mocap： 我们的随机svd实现使用以下代码： 穆莉： 安托万·柳特库斯（Antoine Liutkus）：

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基于 Richardson外推法提出了一种求解三维扩散方程的高阶紧致差分方法 。该方法首先利用截断误差为O(τ2 + h 4 )的四阶紧致交替方向隐式( ADI)差分格式在不同尺寸的网格上对原方程进行求解,然后利用 Richard-son外推技术外推一次,得到了三维扩散方程具有 O(τ4 + h 6 )精度的数值解 。数值实验验证了该方法的高阶精度及有效性。

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高阶累积量 信号识别的一般方法 时间序列分析

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高阶矢量光束的产生和双缝干涉

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Bitslice高阶掩码的安全乘法 该存储库提供了与在发布的文章相关的一些材料。 如本文所述，该存储库包含在ARMv7汇编中优化的乘法方案的源代码。 作者 Dahmun Goudarzi（ ） Anthony Journault（[UCL-CryptoGroup]（ ）） Matthieu Rivain（ ） François-XavierStandaert（[UCL-CryptoGroup]（ ）） 版权和许可 版权所有:copyright:2018，CryptoExperts和天主教大学卢万 许可证 内容 ARMv7程序集源文件： 1_isw.s ：通用ISW乘法。 1_isw_unrolled.s ：展开的ISW乘法。 2_bdgfss.s ：通用BDGFSS乘法（不能用于2和32的掩码顺序）。 2_bdgfss_unrolled.s ：展开的BDGFSS乘法。 3_bbpptv

在非协作通信中，需要对接收的信号进行调制方式的自动识别。在高阶累积量域内构造信号识别的特征向量，采用基于二叉树的支持向量机将识别特征向量映射到高维空间并构造最优分类超平面，实现对数字调制信号的自动识别。该算法不仅结构简单、计算量小，而且解决了样本在低维空间中的不可分问题，具有良好的泛化推广能力。理论分析和仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。