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Incremental-SVD-updates
- 增量奇异值分解算法，来至MIT大学的wingate教授，含3个源码.-Given the thin SVD of a matrix (X=USV ), update it in a number of interesting ways, while preserving the rank of the result. svd_update.m- update the SVD to be [X+ A *B]=Up*Sp*Vp (a general matrix update). add
BUPT-SCS-CPP
- 猜价格游戏 矩形 矩阵（一） 矩阵（二） 矩阵（三） 形状（一） 形状（二）——虚函数 对Point类重载＋＋和――运算符 流式IO（一） 电话本-Guess the price game rectangular matrix (a) of the matrix (b) of the matrix (c) the shape of the shape (a) (b)- virtual function Point class overloaded++ and- operators, stream
sample_ss2tf.zip
- 此代码演示如何转换成一个动态的多输入多输出（MIMO）系统的状态空间形式的传递函数形式。在这里，你可以提供的A，B，C，D矩阵描述的动态系统（或使用功能RSS（）生成一个随机的系统）。然后可以用于MIMO系统的传递函数矩阵。,This code demonstrates how to convert a dynamical multi input multi output (MIMO) system from state space form to Transfer function form.
region-match
- 图像的区域匹配，输入：两幅图像分割之后的邻接矩阵，还有两幅图像分割区域的每个块之间的相似度，就可以得出区域一对一匹配的关系-region match input：Adjacency matrix of picture A,B and Affinity matrix represent the Affinity of the every regions between pictures output:one-to-one match between regions of two pictu
11.2.2
- 护身符拉多舒服很多哈弗扣篮大赛阿斯兰的粉红色拉电话费拉的话发顺丰啊大神发生- Overload the extraction operator to take four real numbers to fill the contents of the matrix. The four numbers will be in sequence: a b c d Overload the binary+,-, and* operators to perform m
shuxuemoxing
- 1,某厂向用户提供发动机，合同规定，第一、二、三季度末分别交货40台、60台、80台．每季度的生产费用为 f=ax+bx^2（元），其中x是该季生产的台数．若交货后有剩余，可用于下季度交货，但需支付存储费，每台每季度c元．已知工厂每季度最大生产能力为100台，第一季度开始时无存货，设a=50、b=0.2、c=4，问工厂应如何安排生产计划，才能既满足合同又使总费用最低． 2,函数的输入为A,B两个矩阵，实现如下功能：从A矩阵中找出与B完全相同的子矩阵，并将该子矩阵左上角的位置保存到2*n的向量
Crypto123
- Each letter is represented by a number modulo 26. (Often the simple scheme A = 0, B = 1, ..., Z = 25 is used, but this is not an essential feature of the cipher.) To encrypt a message, each block of n letters (considered as an n-component vector) is
juzhen
- 矩阵的乘法.只有当矩阵A的列数与矩阵B的行数相等时A×B才有意义。一个m×n的矩阵a（m,n)左乘一个n×p的矩阵b（n,p)，会得到一个m×p的矩阵c（m,p)-Matrix multiplication
New-WinRAR-archive
- the codes are mearnt for solving linear equations of the form Ax= b where A is a matrix
class
- /* * 题目：如果把明文字母按一定顺序排列成矩阵形式，用另一种顺序选择相应的列输出得到密文，如用“china”为秘钥，对”this is * a book mark“排成矩阵如下： * t h i s i * s a b o o * k m a r k */ -/** Topic: If the plaintext letters arranged in a matrix form according to a certain order, in an
GAUSSJ
- 线性方程组的解法 全主元高斯－约当(Gauss-Jordan)消去法 用高斯－约当消去法求解A[XY]=[BI]，其中A为n*n非奇异矩阵，B为n*m矩阵，均已知；X(n*m)，Y(n*n)未知。-Solution of linear equations the main yuan Gaussian- Jordan (Gauss-Jordan) elimination method Gauss- Jordan elimination method to solve A [XY] = [B
LUDCMP
- 解线性方程组 LU分解法 求解系数矩阵为非奇异的线性代数方程组Ax=b,它能串联式地逐次解A相同b不同的方程组。本方法也叫杜利特尔(doolittle)方法-Linear Equations LU decomposition method for solving non-singular coefficient matrix of linear algebraic equations Ax = b, it cascaded to the same b successive solutio
wireless-localization-methord
- 无线定位基本算法 chan算法及其加入角度信息后的比较 ChanAlgorithm——基本Chan算法 ChanAlgorithm_A——加入角度信息后的Chan算法,需要注意Chan算法的B矩阵 test——测试文件 CHANFUC——刘老师编的Chan算法，经比较后，小区半径并不影响定位精度。 chan4是对CHANFUC的测试。-Chan wireless location algorithm and its basic algorithm angle inform
histogram
- function H = histogram(X, B) 序列的直方图统计 X : 输入序列 B : 直方图统计区间的中间值，按从小到大排列。 H : 直方图统计结果 注：第一个统计区间的左边界是-inf，最后一个统计区间的右边界是inf。 扩展1：采用2种或以上方法实现该函数，在算法思路、内存使用、速度上应有明显不同。 扩展2：对输入的二维矩阵进行缩放。 -function H = histogram (X, B) Sequence histog
kmeans1
- K-means算法，算法步骤如下： Step1.利用式(2)计算距离矩阵D=()，其中=dist[i, j] ()； Step2.扫描坐标距离矩阵D，寻找距离的最大值和最小值，用式(3)计算limit； Step3.扫描坐标距离矩阵D，寻找矩阵中距离最小的2个数据a，b，将数据a，b加入集合，={a,b}，同时将数据a，b从U中删除，更新距离矩阵D； Step4.利用 (4)式在U中寻找距离集合最近的数据样本t，如果小于limit，则将t加入集合，同时将t从集合U中删除，更新
juzhenchufa
- 计算矩阵的除法，形如A*x=b，其中A为n*n的方矩阵，b为列矩阵-Division of the matrix calculation, shaped like A* x = b, in which A square matrix for n* n, b for the column matrices
ACJDN
- 用全选主元高斯-约当消去法求解系数矩阵相同而具有多组右端常 数向量的复系数线性代数方程组AX=B-PCA Gaussian with Select- Jordan elimination method for solving the same coefficient matrix and constant vector with multiple groups of the right end of the complex coefficients of linear algebraic e
juzhen-qiuni-1
- 设A可逆，对（A|E）进行初等行变换，将A化为单位阵，即（E|B)，则B就是A的逆矩阵。这叫做用初等变换求逆矩阵，可以用这种方法求。 .应用分块矩阵的性质求逆矩阵。但是基本的矩阵逆还是要用初等变换求 -Let A reversible, right (A | E) for elementary row transformation into units of the A matrix, namely (E | B), then B is the inverse of A. This is
SVD_RT
- 目的：根据刚体变换理论计算rt矩阵，点云在旋转前后发生刚体变换，并不会对点云数据的模型进行改变 相对于最小二乘法的直接计算点云的方法，A=R*B,>> R=(A*B )*[inv(B*B )] 与该方法相比，该方法最直观， 但是会引起点云模型变形，该方法求出的rt，矩阵不是正交矩阵，而下面的方法则是刚体变换，不会引起点云数据 模型的变形-Objective: according to the theory of rigid body transformation ma
gmres
- gmres 方法。视图求解线性方程组A*x=b的解x。nXn的稀疏矩阵A必须是方程且应是大型稀疏矩阵。列向量b的长度必须为n。-gmres method. View solving linear equations A* x = b the solution x. nXn sparse matrix A must be equation and should be large sparse matrix. The length of the column vector b must be to