matlab 提供 coloumwise 格式的矩阵索引。 使用这个程序可以按行方式索引矩阵。 希望这段代码成为matlab语法！

完成的Mackay随机构造的LDPC码matlab程序 仿真性能很好 完成的Mackay随机构造的LDPC码matlab程序 仿真性能很好

RotMatrix - N 维旋转矩阵R = RotMatrix(alpha, u, v) 输入： alpha：以弧度为单位的旋转角度，逆时针方向。 u, v：在二维情况下忽略。 对于3D情况，u是要旋转的向量。 对于 ND 情况，不再有唯一的旋转轴，所以 2 正交向量 u 和 v 用于定义 (N-1) 维要旋转的超平面。 u 和 v 被自动归一化，在 ND 情况下它受到关注因为 u 和 v 是正交的。 输出： R：旋转矩阵。

图像矩阵matlab代码FSVM 线性和内核FSVM算法的Matlab实现。 数据集 这些代码以“乳房”为例。 修改UCI_Linear_FSVM.m和UCI_Kernel_FSVM.m中的setname变量以评估其他数据集。 （UCI数据集：） 首先应将数据随机分为训练和测试数据（您可以设置大于10的分割数）。 （请参阅“乳腺癌”数据集） 请注意原始数据的预处理。 一些UCI数据集已经过预处理，而有些则没有。 请务必对原始数据进行预处理，这一点很重要。 说明和说明 注意：在已发布的代码中，为了更好地理解算法，提供了四个变体来评估总散点矩阵和类内散点矩阵的效用，并在替代更新阶段对散点矩阵进行更新。 FSVM_train_St.m-GBCD算法，通过使用总散点矩阵来求解FSVM，而无需更新散点矩阵 FSVM_train_update_St.m-通过使用总散点矩阵并更新散点矩阵来解决FSVM的GBCD算法 FSVM_train_Sw.m-GBCD算法，通过使用类内散点矩阵来求解FSVM，而无需更新散点矩阵 FSVM_train_update_Sw.m-GBCD算法，通过使用类内散点矩阵并更

图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP） 这是弗洛里安·伯纳德（Florian Bernard）原始MEX代码[1]的C ++接口，该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection（以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合）构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP，请按照以下步骤操作。 （1）从的网站上下载UFget，并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 （2）要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP，请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat （XXXX是四位数字的矩阵ID），将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中，并调用它来解决我们的示例LAP。 （3）在Data目录中生成LAP文本文件后，我们可以通过以下方式运行C ++代码： cd src make run 并在终端中解决这

用于： A = BAgraph_dir(N,m0,m); 其中，N = 网络中的节点数，m0 是种子网络的大小，m 是种子网络的平均度数； 使用 mo=m 或 m<m0。 例如， A = BAgraph_dir(300,10,10); 如果 i 连接到 j，则生成的邻接矩阵在第 i 行、第 j 列中包含 1。 A 具有幂律度分布。 请耐心等待，因为该算法可能需要约 2-3 分钟来生成 N=300 的邻接矩阵。

将符号矩阵转化为数值矩阵 函数调用格式： numeric(A) A = [ 1/3, 5/2] [10/7, 2/5] numeric(A) ans = 0.3333 2.5000 1.4286 0.4000

复杂网络研究，真实世界网络经典示例：足球队，鲸鱼群

此函数可用于将矩阵的十进制值转换为其相应的二进制形式表示。 如果您将此功能应用于 RGB 图像，请先将波段拆分为 R、B 和 G 波段，然后将该功能分别应用于每个波段。

用于从 NASTRAN 冲压文件中读取刚度和质量矩阵的工具包。