这个程序是我参考了网上的一些方案自己总结了比较简单的方法，代码如下： from numpy import random import numpy as np array = random.randint(1,20,size=(10,10)) print(array) np.savetxt('E:\\test.csv',array,fmt='%d',delimiter=' ') 输出的结果如下: 有个缺点就是输出的csv文件没对齐，如下: 用到的numpy函数需要自己下载，网站在这里https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy wind

针对目前的频谱资源使用效率低的问题，提出了一种新的基于特征值的频谱感知融合算法，从而更好地实现动态频谱共享。所提算法利用样本协方差矩阵的最大特征值、迹和所有特征值的几何均值构造了检测统计量。通过随机矩阵理论分析了所提算法的检测概率及虚警概率，并得到了理论门限的解析表示。此外，从理论上分析了所提算法中参数的选择问题。仿真实验表明，所提算法比已有的特征值检测算法具有更好的检测性能。

RMT_Theory_Applications 随机矩阵理论的一些重要性质及其在多个领域中的应用

matlab频谱分析代码RMT4ML 该存储库包含和代码，用于可视化随机矩阵理论的结果及其在机器学习中的应用。 在每个子文件夹中（以相应的部分命名）： 包含或演示的.html文件 .m或.ipynb源文件 第一章绪论 第2章随机矩阵理论的基础 第2.1节基本对象 2.2节基础随机矩阵结果 第2.2.1节关键引理和身份：和 2.2.2节Marcenko-Pastur和半圆法则： 2.2.3节大样本协方差矩阵和广义半圆：和 第2.3节样本协方差的高级频谱注意事项：和 第2.3.1节限制频谱 第2.3.2节“支持之外没有特征值” 第2.4节关于统计推断的初步 2.4.1线性特征值统计：和 2.4.2节本征向量投影和子空间方法：和 第2.5节尖刺模型：和 2.5.1隔离特征值 2.5.2节独立特征向量 第2.5.3节限制波动 第2.5.4节进一步的讨论和其他尖峰模型 第2.6节信息加噪声，变形的威格纳和其他模型 第2.7节独立条目的向量之外：RMT中的度量集中 第2.8节总结 第2.9节练习 第3章线性模型中的统计推断 第3.1节信息加噪声模型中的检测和估计 3.1.1 GLRT的渐近性和 第

使用R的快速随机奇异值分解 随机奇异值分解（rsvd）是一种快速概率算法，可用于高精度计算海量数据集的近乎最优的低秩奇异值分解。 关键思想是计算数据的压缩表示形式以捕获基本信息。 然后，可以使用该压缩表示来获得低阶奇异值分解分解。 据我们所知，rsvd软件包为R中的低秩矩阵逼近提供了最快的例程之一。 随着矩阵尺寸的增加（此处目标等级k = 50），计算优势变得明显： 奇异值分解在数据分析和科学计算中起着核心作用。 SVD还广泛用于计算（随机）主成分分析（PCA），这是一种线性降维技术。 随机PCA（rpca）使用近似的奇异值分解来计算最重要的主分量。 该软件包还包括一个用于计算（随机化）鲁棒主成分分析（RPCA）的功能。 此外，还提供了一些绘图功能。 有关更多详细信息，请参见： 。 SVD示例：图像压缩 library( rsvd ) data( tiger ) # Image com

Portfolio_optimization 实施随机矩阵理论和Markowitz理论进行投资组合优化

RMT流感 概括 基于随机矩阵理论的流感病毒HA蛋白中协同配位残基的鉴定 参考 客观的 我们的目标是实施上述参考文献中有关流感-HA蛋白序列的方法。 数据 此存储库中的数据文件夹包含我们用来测试此脚本的数据集。

陶哲轩（2012）Topics in random matrix theory

Dim a(1 To 5, 1 To 5) As Integer, i As Integer, j As Integer, temp As Integer Private Sub Command1_Click() For i = 1 To 5 For j = 1 To 5

随机矩阵理论在无线通信中的应用