一种简单快速的生成双随机矩阵的算法。 （矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 每个矩阵都是从所有 NxN 双随机的空间中统一选择的矩阵。 注意：生成的矩阵确实是双随机的，但不是证明/检查该算法确实生成了矩阵 UAR。 生成双随机矩阵的简单算法（矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 算法： 1. 为每个 1<=i,j<=N 设置一个 NxN 矩阵 TM st TM[i,j] = 1/N。 2. 对于 X 次迭代： 3. 在 [1,...,N] 上绘制 i1, j1, i2, j2 UAR。 4. 在 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 上绘制 d UAR。 5. M[i1,j1] <= M[i1,j1] - d； 6. M[i2,j2] <= M[i2,j2] - d； 7. M[i1,j2] <= M[i1,j2] + d； 8. M[i2,j1

该函数对金融时间序列的相关矩阵进行特征分解，过滤掉市场模式分量和噪声分量，只留下相关矩阵中与原始时间序列集合中的细观结构相对应的分量。 该函数旨在与社区检测算法（例如 Louvain 方法）结合使用，以允许在基于时间序列的网络上进行社区检测

33 基于随机矩阵理论和最小描述长度的机载前视阵雷达杂波自由度估计

基于随机矩阵理论的双基地MIMO雷达盲多目标检测

针对传统频谱感知检测概率较低的不足，提出了一种基于随机矩阵特征值比的机会协作频谱感知算法。该算法在随机检测理论基础上，利用双门限，加入机会协作机制，对传统最大最小特征值（MME）算法进行改进，并保留了传统能量检测算法的低复杂度优势。在已知虚警概率前提下，推导了判决门限，并在接收中依靠奇偶时隙划分，有效实现了机会协作。仿真结果表明，在低信噪比和低虚警概率的情况下，所提频谱感知算法，相对MME算法有更高的检测概率，适合在恶劣传输信道的无线通信中应用。

利用复高斯随机矩阵来模拟随机散射介质模型

“ RMAT”包 （注意：此程序包很容易开发。语法在不断优化，并且经常重命名。） 开发RMAT软件包是为了模拟各种类型的常见随机矩阵及其合奏。 其主要功能包括： 模拟各种随机矩阵 模拟这些随机矩阵的合奏 可视化这些矩阵集合的特征值谱 包括的矩阵是： 普通矩阵 b = 1,2,4的Beta合奏 b> 0的广义Beta集合 随机矩阵 参数稀疏性的随机矩阵 三对角矩阵 带矩阵 对于某些矩阵，相关函数中包含自由参数： 实值/复值条目 对称/ Hermitian矩阵

代码为从一个已知矩阵中随机选取n列生成一个包含原数据的子矩阵

Wigner 半圆分布 [1] 是 1955 年在研究量子力学中的哈密顿算符时观察到的定律。 该定律描述了当维度 N 趋于无穷大时某些对称随机矩阵的特征值的分布。 在本教程中，我们以从维数 N=1000 的正态分布中提取的对称随机矩阵 M 为例。 说明了 M 的理论和数值概率密度函数。 [1] Wigner, E.“无限维有界矩阵的特征向量”。 安。 的数学。 62, 548-564, 1955。

1、 利用随机数生成两个4×4的矩阵A和B，前者范围为30~70，后者范围为101~135。 要求： ① 将两个矩阵相加结果放入C矩阵。 ② 将矩阵A转置。 ③ 求C矩阵中元素的最大值和下标。 ④ 以下三角形式显示A，上三角形式显示B。 ⑤ 将矩阵B第一行与第三行对应元素交换位置并输出。 注：java中可以调用Math. random()函数生成一个大于0，小于1的数值。 要求：类名称为Assignment1_3。