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insert
- 能方便的矩阵进行行列的线性扩展,并把生的矩阵存储也很方便
Text-File-Array
- Matlab实现文本文件读取并存储成矩阵源代码 -这个Matlab程序，可以读取任何文本文件，并返回一个内容的数组。它在执行过程中，对每个字符串进行匹配，每行作为一次匹配的结束。
FEM
- matlab有限元分析程序,适合简单的有限元分析，对大型矩阵采用稀疏矩阵存储方式-matlab finite element analysis program
multifile
- 用于循环载入多个文件，比如文本文件。不用手动输入t1.txt, t2.txt ,t3.txt... , 然后得到的文件可以用一个矩阵存储下来。或者用一个向量以流的方式存储。-This program is used to cycle load files, like text files. For example,you don t have to manually type t1.txt, t2.txt, t3.txt in your program. Moreover, the result
lunv
- 实现数据的存储，可以利用一个矩阵的一列得到另一个矩阵的一列，非常方便-Data storage, you can use a matrix of a matrix by another one, very convenient
imgrayscaling
- 这个函数提供灰度拉伸功能，输入图像应当是灰度图像，但如果提供的不是灰度图像的话，函数会自动将图像转化为灰度形式。x1，x2，y1，y2应当使用双精度类型存储，图像矩阵可以使用任何MATLAB支持的类型存储。-This function provides a gray scale stretching function of the input image should be grayscale image, but if not provided, then gray image, the fu
PCA
- 函数作用： cwstd.m——用综合标准化法标准化矩阵 Cwfac.m——计算相关系数矩阵，计算特征向量和特征值，对主成分进行排序，计算各个特征值的贡献率，挑选主成分（贡献率达与85 ），输出主成分个数，计算主成分载荷 Cwscore.m——计算各主成分得分，综合得分并排序 Cwprint.m——读入数据文件，调用以上三个函数，并输出结果 原始数据：存储在src.txt中是一个30×8的矩阵 敲入命令： -PCA
Shop-scheduling-genetic-algorithm
- 遗传算法车间调度,车间作业调度问题遗传算法 -------------------------------------------------------------------------- 输入参数列表 M 遗传进化迭代次数 N 种群规模(取偶数) Pm 变异概率 T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间 P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目 输出参数列表 Zp 最优的Makespan值 Y1p 最优方案
Conjugate-gradient
- 共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate gradient method is between the steepest descent method and Newton method between a method that only use the firs
SparseMatrixSPH
- 矩阵化后，存储为系数矩阵的SPH程序计算液体旋转-Matrix Form SPH Saved in sparse matrix form for computing rotating liquid drop
spare_matrix
- 稀疏矩阵的matlab算法，以及稀疏矩阵存储技术的介绍。-Matlab sparse matrix algorithms, and sparse matrix storage technology introduction.
Displacement
- 有限元程序，附有输入文件，使用一般的矩阵存储方式和高斯消去法，供入门学习使用-Matlab Program for FEA
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
yinzibiao
- 对任意的一个电网络，可以得到其导纳矩阵Y（稀疏）。为方便存储该矩阵，应用了因子表技术，利用反映电网络电阻情况的矩阵，运行该程序，可以实现因子表的输出。-On any network, we can obtain the admittance matrix Y (sparse). To facilitate the storage of the matrix, the application of the factor table technology, to reflect the power
nmf(m)
- NMF即为非负矩阵分解，是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。NMF分解算法相较于传统的一些算法而言，具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性，以及占用存储空间少等诸多优点。-Some of these methods have their roots in neural computation, but have since been shown to be widely applicable for signal analysis.
gongetidufadshuzhixingzhi
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradien
ant-colony-algorithm-
- 使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。-Using a grid discretization method modeling environment with obstacles, the environment, the adjacency matrix storage problem into the ant colony algorithm to find the shortest path.
Robot-path-planning--
- 基于蚁群算法的机器人路径规划。使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。-Robot path planning based on ant colony algorithm. Use grid discretization methods with obstacles environment modeling, the use of adjacency matrix to store the environment, the prob
form_sparsematrix
- 将对称满阵a转化为稀疏存储：按行存储 寻找上三角阵首个非零元位置，上三角阵非零元所在列，非零元值，对角元值(Convert symmetric full array a into sparse storage: store by line Find the first nonzero element position of the upper triangular array, the nonzero element of the upper triangular array, the no