LRSD-TNNSR 这为论文“通过截断核范数和稀疏正则器进行低秩和稀疏矩阵分解”提供了MATLAB代码实现。 文件夹“ LRSD-TNNSR”包含以下三个子文件夹的代码：- 合成数据：包含合成数据的实验，您可以运行“ demo.m”以取得示例结果。 面部图像阴影去除：包含面部图像阴影去除的实验，您可以运行“ demo.m”以取得示例结果。 视频背景减法：包含视频背景减法的实验，您可以运行“ demo.m”以取得示例结果。 参考文献：薛Z，董建，赵Y，等。 Vis Comput（2018）。 如果您对此软件包有任何疑问或意见，或者想报告任何错误或意外错误消息，请发送电子邮件至 。

求解机组组合问题的广义Benders分解方法，简金宝，全然，提出一种求解机组组合(unit commitment，UC)问题的广义Benders分解方法(generalized Benders decomposition method, GBDM)。首先将UC问题转化为一个混合整�

非常全面的矩阵分解程序，可适用于研究人员、研究生及各类工程技术人员使用，包含了LU， QR及SVD和满秩分解等等，该程序计算效率高，准确度可靠，是标准的一套程序，欢迎大家使用。

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使用MATLAB实现矩阵的LU分解，MATLAB自带的函数是无法实现计算方法中的LU分解的；

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这个 m 文件通过 R 相关矩阵（没有数据矩阵）、潜根准则、迭代收敛准则处理迭代主因子方法（主轴因子分解），并使用最大因子旋转。 它适用于公共性和因子载荷的迭代解决方案。 在迭代 i 中，来自前一次迭代的公共性被放置在 R 的对角线上，所得的 R 表示为 Ri。 对 Ri 进行特征分析并估计新的变量公共性。 迭代继续，直到公共估计的最大变化小于收敛标准（默认为 0.001），给出达到的迭代次数； 它还给出了残差矩阵，这是原始相关性与因子模型的相关性结构之间差异的结果。 根据 Rencher (2002)，有四种估计载荷和公共性的方法： (1) 主成分法； (2) 主因子法； (3) 迭代主因子法，和 (4) 最大似然法。 两种最流行的参数估计方法是主成分和最大似然法。 两种方法的解都可以旋转，以简化对因子的解释。 尝试不止一种解决方法总是谨慎的。 可以使用因子分析的一些目的是 (1)

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