成对比较矩阵matlab代码MCMLE Matlab代码，用于从有限和部分成对比较中进行等级恢复 抽象的 MCMLE是基于矩阵完成的MLE估计器，用于通过有限和部分成对比较来解决众所周知的秩聚合问题。 该问题被表述为一系列N个对象中每个对象的等级和潜在偏好得分的恢复。 对象i和j的偏好得分确定了它们之间进行比较以偏向一个或另一个的可能性。 输入信息是部分的，因为仅比较了对象的一个​​子集。 代码 运行MCMLE所需的所有代码都在MCMLE文件夹中。 输入参数 pMat：观察到的获胜概率矩阵 W：如果比较（i，j）对，则（i，j）元素为1的矩阵，否则为0。 p：观察概率，计算为所有对中比较对的比率。 eps：偏好分数估计所需的精度 L：每个比较对之间比较数的矩阵。 RMax：两个偏好得分之间的最大比率，如果设置为（-1），则为估计值。 Qi：常数，用于设置极端结果的截断水平（分数非常接近0或1）。 测试 在美国的地面温度数据集上提供了测试代码。 将MCMLE和Weather Simulation文件夹添加到路径后，从Weather Simulation文件夹运行test.m。

Large-Scale ℓ1-Regularized Least Squares Problems

综合旋转的变换矩阵 单独变化某个姿态角所生成的图形由G1Y*G，G2P*G，G3R*G算出，如果同时变化三个姿态角，则最后的图像数据成为GfY*P*R*GQ*G。这里假定转动的次序为：先滚动R，再倾斜P，最后偏航Y，由于矩阵乘法不服从交换律，转动次序不同时结果也不同。 用MATLAB实现的程序ag904b如下： syms u w v Y=[cos(u),sin(u),0;sin(u cos(u),0;0,0,1)] R=[1,0,0;0,cos(w),sin(w);0,sin(w),cos(w)] P=[cos(v),0,sin(v);0,1,0;sin(v),0,cos(v)] Q=Y*P*R

ABD矩阵

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四元数转化为旋转矩阵的matlab函数

2）利用M文件建立矩阵 对于比较大且比较复杂的矩阵，可以为它专门建立一个M文件。 例2-2 利用M文件建立MYMAT矩阵。 (1) 启动有关编辑程序或MATLAB文本编辑器，并输入待建矩阵： (2) 把输入的内容以纯文本方式存盘(设文件名为mymatrix.m)。 (3) 在MATLAB命令窗口中输入mymatrix，即运行该M文件，就会自动建立一个名为MYMAT的矩阵。

此函数计算任意维度的常规 8 节点六面体有限元的 24x24 刚度矩阵。 数值积分是用 8 个高斯点进行的。 因此权重因子是一，它们不包含在代码中。

图像矩阵matlab代码rSVD单通 具有单遍数据矩阵的随机SVD。 该软件包包括有关纸张的代码和实验数据： 大型高维数据的单遍PCA于文健，余玉健，李健，刘生华和李耀航，将在Proc.com上发表。 IJCAI 2017，第3350-3356页。 Arxiv.org报告。 如果您使用了此软件包，请引用上面的论文，或给我发送电子邮件告知我。 谢谢！ 1，该软件包包括Matlab中用于生成测试数据和在图中绘制图形的代码，以及用于实现本文中所测试算法的C语言代码。 2.用于生成测试矩阵的Matlab程序。 -PCAtestmatrix.m：生成5种类型的测试矩阵。 -genLargeMatrix.m：生成存储在硬盘上的大型矩阵的脚本。 -genFeretMatrix.m：从FERET数据库生成150GB矩阵。 （要获取FERET数据库，请按照上的说明进行操作） 3. Matlab程序的算法。 -rSVDbasic.m：用于计算SVD的基本随机算法。 （算法1） -rSVD_exSP.m：用于随机化SVD的现有单遍算法。 （算法2） -rSVDsp.m：提出的用于计算SVD的单遍算法。 （算

以三阶Hermite正定矩阵为例，实现Cholesky分解，可扩展到任意维度 【注】 购买后因编码格式问题，出现中文注释乱码，请第一时间私信我。