此脚本生成 hadamard 矩阵，可用于计算 Hadamard 变换为 H = generate_hadamard(256); 我 = 幻影（256）； hr_1d = H*I; %% 一维哈达玛变换hr_2d = H*I*H'; %% 二维哈达玛变换

此函数生成大小为 N 的序列 (Walsh) 有序 Hadamard 矩阵。 之前提交的 m 文件已经实现了这一点，但这是一个更快的算法。

1，从eplan图纸导出文件，，对软件进行操作，得到矩阵图

stl_tools Python代码，用于从纯文本，LaTeX代码和2D numpy数组（矩阵）生成STL几何文件。 这样可以对文本，渲染的方程式或简单的数字图像进行快速3D打印。 可以将它们用于产品原型，艺术品，切饼机，冰块托盘，巧克力模子（请参阅以了解如何使打印物体食品安全）或您能想到的其他任何东西。 可能需要对STL或打印机设置进行一些修改，以使某些形状能够清晰地打印（即较厚的底座，支撑结构等）。 除了打印外，还可以使用程序将它们合并到其他3D网格中，以用于许多其他可能的用途。 还包括一个可以将原始LaTeX表达式转换为高质量.png图像的函数，该函数允许将LaTeX方程简单地包含到非LaTeX文档编辑器中。 对于不希望直接编写Python代码的用户，安装中包括用于将图像转换为STL（尚无文本）的命令行脚本。 要求： 2.7+或3.2+ 1.7或更高版本（用于数组

很好用的一个生成共现矩阵的工具，只需要改变EXCEL单元格的格式并按照步骤一步步来生成各种需要的文件即可。步骤网址：https://www.jianshu.com/p/e2f426a33aba

我的第一次 Matlab 编码尝试，所以如果你发现错误或其他东西，就很容易。 我这样做是为了查看随机 Hermitian 矩阵的特征值之间的间距，并了解它们与 Riemann Zeta 函数零点的间距的相似之处。

python程序实现：输入邻接矩阵，输出对应无向图/有向图。 运用了networkx、matplotlib模块，感兴趣可以下载学习，可通过pycharm实现。

函数 K=Matrix_Assembly（元素） 输入： --------- Elements：一个结构包含 Elements{i}.K 和 Elements{i}.DOFs（第 i 个元素的刚度和自由度）。 输出： --------- K：稀疏全局刚度矩阵

使用CUDA和GPGPU为稀疏矩阵生成近似逆预处理器

函数 K=Fast_Matrix_Assembly（元素） 输入： --------- Elements：一个结构包含 Elements{i}.K 和 Elements{i}.DOFs（第 i 个元素的刚度和自由度）。 输出： --------- K：稀疏全局刚度矩阵 参考----------------- Cuvelier，François，Caroline Japhet和Gilles Scarella。 “在 Matlab 和 Octave 中执行有限元矩阵组装的有效方法。” arXiv 预印本 arXiv:1305.3122 (2013)。