一种简单快速的生成双随机矩阵的算法。 （矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 每个矩阵都是从所有 NxN 双随机的空间中统一选择的矩阵。 注意：生成的矩阵确实是双随机的，但不是证明/检查该算法确实生成了矩阵 UAR。 生成双随机矩阵的简单算法（矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 算法： 1. 为每个 1<=i,j<=N 设置一个 NxN 矩阵 TM st TM[i,j] = 1/N。 2. 对于 X 次迭代： 3. 在 [1,...,N] 上绘制 i1, j1, i2, j2 UAR。 4. 在 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 上绘制 d UAR。 5. M[i1,j1] <= M[i1,j1] - d； 6. M[i2,j2] <= M[i2,j2] - d； 7. M[i1,j2] <= M[i1,j2] + d； 8. M[i2,j1

利用Multiple View Geometry in Computer Vision中的三种方法计算基本矩阵

矩阵、向量求导法则 中文版 包含所有情况和公式，适合翻阅查找 英文版包含推导，非常详细，适合精度，包含了矩阵tr技巧

里面有c文件代码，希望能帮到需要的人，代码简洁，容易理解。

这是一个4X4矩阵按键代码，修改对应的管脚即可使用。使用STM32F103R系列芯片。 文件使用代码编辑软件打开即可。 如UE

在Microsoft Visual Studio c++的环境下利用c语言完成矩阵的加减乘除运算。

矩阵求行列式的C语言实现，将矩阵化为上三角阵求对角线乘积。

利用粗糙集中属性约简的思想来确定各属性的重要程度，对属性依赖度进行计算，构造出属性间相对依赖的客观判断矩阵。在此基础上将客观矩阵和利用层次分析法确定的主观矩阵相结合，提出了一种组合矩阵，通过计算组合矩阵的权重来进行决策。实例表明该方法是切实可行、有效的，能提高决策精度。

基于两点转换和光波耦合控制相移的思想提出的U型波导耦合单微环的谐振滤波器结构。利用传输矩阵法推导了此结构的数学模型，采用Matlab模拟了输出端口谱线形状。当​​微环与U型波导的两个替换点之间的距离为微环周长的整数倍时，此新型微环谐振滤波器比传统的双直耦合耦合单微环滤波器的自由光谱范围增加1倍。针对该结构参数，同时讨论了转换系数对输出谱线的影响，转换为转换系数为0.018时，输出谱线具有最佳的消光比，同时保持窄的带宽和高的品质因数。

通过分析现有图象雅可比矩阵的在线辨识方法, 提出一种新的辨识思路。将雅可比矩阵的在线
估计转化为系统的状态观测, 并设计了相应的Kalman-Bucy滤波估计算法。以双目立体视觉反馈下的
运动目标跟踪任务为例, 通过仿真和实验说明了所提出方法的有效性。