result=movingmean(data,window,dim,option) 使用“dim”维度中“window”中指定的窗口大小，使用“option”中指定的算法，计算数据矩阵“data”的居中移动平均值。 Dim 和 option 是可选输入，默认为 1。 昏暗和可选的可选输入可以完全跳过，也可以用[]代替。 例如，movingmean(data,window) 将给出与movingmean(data,window,1,1) 或movingmean(data,window,[],1) 相同的结果。 输入数据矩阵的大小和尺寸仅受平台最大矩阵大小的限制。 Window 必须是整数并且应该是奇数。 如果窗口是偶数，则它向下舍入到下一个较低的奇数。 函数计算在指定维度前后包含中心点和 (window-1)/2 个元素的移动平均值。 在矩阵的边缘，减少之前或之后的元素数量，使实际窗

讲述了矩阵方程求解的定常迭代算法 - 经典(定常,不动点)迭代法: Jacobi/Gauss-Seidel,SOR,AOR等 - Krylov子空间迭代法: CG,MIRES,GMRES,BiCGStab等

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1.统计单词出现的次数： 编写程序统计一个英文文本文件中单词的出现次数，并将出现次数最多（次数排名前10）的单词和它们的出现次数按降序显示。 1.使用一个字典来存储包含了单词和它的次数的条目； 2.统计单词是不考虑大小写的，例如：认为Good与good是一个单词； 2.探究矩阵： 编写程序提示用户输入一个方阵的长度，将0和1随机填入方阵，打印这个方阵，并找出全0或全1组成的行、列和主对角线。 Enter the length of a square matrix:3 100 101 101 All 1's on column 0 All 0's on column 1 No same numbers on a row No same numbers on the major diagonal No same numbers on the sub-diagonal

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