本资源主要对矩阵分解中的LU分解、LDL’分解、乔列斯基分解，以及无约束最优化领域中的最速下降法、牛顿法、拟牛顿法的原理、步骤和算法进行了简要介绍，并对各种方法进行了Matlab编程实验，得到了较好的结果。
本资源包含了《矩阵分解及无约束最优化方法的原理和应用简介》文档以及其中用到的全部Matlab代码，非常适合初学者进行研究和学习。

矩阵分析原书第2版_PDF电子书下载带书签目录高清完整版sample.pdf

程序亮点1.VASP使用PAW方法或超软赝势，因此基组尺寸非常小，描述体材料一般需要每原子不超过100个平面波，大多数情况下甚至每原子50个平面波就能得到可靠结果。
2.在平面波程序中，某些部分代码的执行是三次标度。
在VASP中，三次标度部分的前因子足可忽略，导致关于体系尺寸的高效标度。
因此可以在实空间求解势的非局域贡献，并使正交化的次数最少。
当体系具有大约2000个电子能带时，三次标度部分与其它部分可比，因此VASP可用于直到4000个价电子的体系。
3.VASP使用传统的自洽场循环计算电子基态。
这一方案与数值方法组合会实现有效、稳定、快速的Kohn-Sham方程自洽求解方案。
程序使用的迭代矩阵对角化方案(RMM-DISS和分块Davidson)可能是目前最快的方案。
4.VASP包含全功能的对称性代码，可以自动确定任意构型的对称性。
5.对称性代码还用于设定Monkhorst-Pack特殊点，可以有效计算体材料和对称的团簇。
Brillouin区的积分使用模糊方法或四面体方法。
四面体方法可以用Blöchl校正去掉线性四面体方法的二次误差，实现更快的k点收敛速度。

1）任意输入一个文法G；
2）判断该文法是否为算符文法；
3）对文法中的每个非终结符自动生成并打印输出：①FIRSTVT集；
②LASTVT集；
4）判断该文法是否为算符优先文法，如果是自动生成并打印输出其算符优先矩阵；
5）模拟分析过程。
如输入一个句子，如果该句子合法则输出与句子对应的语法树；
能够输出分析过程中每一步符号栈的变化情况以及根据当前最左素短语进行归约的过程。
如果该句子非法则进行相应的报错处理。

基于雅可比矩阵的Gustafson-Kessel模糊聚类参数选择分析

智能天线技术是现代无线通信系统中的关键技术之一，特别是在多径传播环境下的移动通信系统中，它可以显著提高信号传输的质量和容量。
MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真平台，被广泛用于智能天线的设计、分析和优化。
下面我们将深入探讨与"智能天线原书MATLAB程序"相关的知识点。
我们要理解什么是智能天线。
智能天线是指具有自适应算法的多元素天线阵列，能够根据接收信号的特性动态调整其辐射模式，以实现空间分集、空间多工或波束赋形等功能。
在无线通信中，这些功能可以增强信号强度、降低干扰、提高系统的频谱效率。
1.**空间分集**：通过多个天线元素接收信号的不同路径，智能天线可以利用多径效应来增加信号的多样性，从而提高通信的可靠性。
2.**空间多工**：智能天线能将多个独立的数据流同时发送到不同的用户，实现多用户复用，极大提升了无线通信系统的容量。
3.**波束赋形**：通过调整天线阵列的相位权重，智能天线可以形成指向特定方向的定向波束，减少非目标方向的辐射，提高能量利用率并降低干扰。
MATLAB在智能天线领域的应用主要体现在以下几个方面：1.**信号模型与仿真**：MATLAB可以构建各种无线通信信道模型，如瑞利衰落、莱斯衰落等，模拟实际通信环境，帮助设计和分析智能天线系统。
2.**自适应算法**：MATLAB支持多种自适应算法的实现，如最小均方误差（LMS）、快速傅里叶变换（FFT）基带处理、卡尔曼滤波等，这些算法用于调整天线阵列的相位权重，实现最佳性能。
3.**阵列处理**：MATLAB提供强大的矩阵运算和信号处理工具箱，可以进行天线阵列的馈电网络设计、相位校正以及波束形成算法的开发。
4.**性能评估**：通过MATLAB的仿真，可以对智能天线系统的性能进行量化评估，如误码率（BER）、符号错误率（SER）、信噪比（SNR）等关键指标。
5.**可视化**：MATLAB的图形化界面和绘图功能，可以帮助我们直观地展示波束形状、信道特性及系统性能，便于理解和优化。
"smartantenna"这个文件可能包含了与智能天线相关的MATLAB代码，可能包括信号生成、自适应算法实现、波束形成、性能评估等方面的实例。
通过对这些代码的学习和研究，我们可以更深入地理解智能天线的工作原理，并掌握如何使用MATLAB进行相关的设计和分析。
智能天线结合MATLAB的运用，为无线通信系统提供了强大的工具，有助于我们探索和实现高性能、高效率的无线通信解决方案。
通过学习和实践"智能天线原书MATLAB程序"，我们可以提升自己在这一领域的理论知识和实践经验。

随机过程中由初始分布和一步转移矩阵得到最终的状态由Matlab程序可直接运行能够成功运行的

爬取淘宝某个店铺的商品信息，并根据商品销量，用商品图片做矩阵树图

这是一个电力系统潮流计算的程序n=input('\n请输入节点数:n=');m=input('\n请输入支路数:m=');ph=input('\n请输入平衡母线的节点号:ph=');B1=input('\n请输入支路信息:B1=');%它以矩阵形式存贮支路的情况,每行存贮一条支路%第一列存贮支路的一个端点%第二列存贮支路的另一个端点%第三列存贮支路的阻抗%第四列存贮支路的对地导纳%第五列存贮变压器的变比,注意支路为1%第六列存贮支路的序号B2=input('\n请输入节点信息:B2=');%第一列为电源侧的功率%第二列为负荷侧的功率%第三列为该点的电压值%第四列为该点的类型:1为PQ节点,2为PV节点,3为平衡节点A=input('\n请输入节点号及对地阻抗:A=');ip=input('\n请输入修正值:ip=');%ip为修正值

稀疏满矩阵转按行压缩存储（CSR）格式，matlab源代码，用于学习和借鉴。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。