打开Matlab软件，点击左上角文件，然后点击新建，选择变量，就新建了一个mat文件。保存单一矩阵数据如图所示，输入数据，生成数组。最后输入save x1 x。该语句表示将敲入的数组x生成数据x1.mat文件。如果矩阵A.B都已赋值，现在需要将A,B

哈工大、北航等国内高校被禁止使用 MATLAB，这件事在国内社交媒体迅速发酵并登上热搜，引发学术界和技术界的广泛讨论。上个月，美国商务部宣布将新增33 家中国公司及机构列入“实体清单”，除了奇虎360、云从科技、烽火科技等企业外，还包括中国公安部法医科学研

Matlab中find函数的使用简言之：输入为：寻找的对象和条件 ；输出为：满足条件的数的位置。当没有寻找到满足条件的值时，返回空矩阵；例如在某向量/矩阵中寻找为零的数，寻找不为零的数，寻找某一范围内的数，判断是否有满足条件的数以及有多少等等：。3

直接输入法创建矩阵。% 2. 函数法创建矩阵。% 生成3x3的全零矩阵。% 对角线向上移1位矩阵。>> rand; % 设定种子数，产生特定种子数下相同的随机数。% 产生区间内的随机数。4 72 77 6 63

　　1.矩阵的四则运算，进行加减法的前提是参与运算的两个矩阵或多个矩阵必须具有相同的行数和列数；或者其中有一个或多个矩阵为标量。　　数与矩阵到乘法、矩阵与矩阵的乘法、矩阵的除法。　　复合辛普森数值积分的MATLAB程序comsimpson。

输入矩阵，如：A = [1,2,3;7,8,9]，表示的是两行三列的矩阵，其中以逗号分隔相邻数字，以分号分隔行。在matlab中，linprog函数可以求解线性规划问题，用于寻找目标函数的最小值，当要求max时取反。若无上界，则写成inf表示正无穷。用法2

R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数，返回服从参数为N,P的二项分布的随机数，且N,P,R的形式相同。R=binornd; //m是一个1*2向量，它为指定的随机数的个数，其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数；R=binorn

在毕业实习项目高光谱图像解混中，需要使用Matlab语言来编写解混算法。我在之前的学习过程中也尚未接触过Matlab平台的开发，算是一个入门新手。借此机会也对学习过程遇到的知识点稍作记录。对于矩阵来说，冒号表示该维度上的所有元素。$$ left[ begi

load命令即可加载数据，注意代码和数据变量需放在同一目录下。行(列)向量A与行(列)向量B对应元素的加减------>A+B/A-B ;行(列)向量A的最大/最小值------->max / min ;　　A的绝对值-----> abs

"*" ,‘‘/‘‘代表矩阵之间的乘除法-----> A * B ;或者 A / B；求A的特征值D和特征向量V(列向量)------>[V,D] = eig;返回矩阵A中不为零的前两个元素的索引----->[x,y]

用matlab随机生成n个单位方向：。D = randn;% 生成符合标准正态分布的n行，K2列矩阵。D = D*diag% 将矩阵每一列单位化

Y=V.* repmat;%%每个元数据乘以对应指标的熵权值，Dist_min = sum .^ 0.5; % D- 与最小值的距离向量

在进行数之间的运算时“.”和“”是没有区别的，都是表示普通的乘法运算。例：m = 2，n = 3，m.n = 6， mn = 6。在进行矩阵之间的运算时“.”和“”的意义就有所不同了。假设a，b表示两个矩阵，ab表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘，a.b表示矩

关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。

　　Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL协议［2］ 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符作为语句缩进。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然

NMF——非负矩阵分解。如果你事先了解PMF[概率矩阵分解]的话，那么其实只要在PMF的基础上多加上一点，就是NMF了。从公式中不难看出，无论P矩阵还是Q矩阵都会出现负值的情况，上述公式并未对P、Q矩阵的值做任何限制。在应用中，有时候需要分解出来的矩阵中不

对于小白的我来说，经常不知道在MATLAB里面怎么吧矩阵对角线置零，哎，所以不得不记录一下。A=magic;得到一个5*5的矩阵:. 11 18 25 2 92.对角线置零。A=A+diag-diag都可以使得对角线为NaN.

分号，阻止输出：; e = a * d;创建矩阵，用分号分隔行：a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10]或a = [1,2,3; 4,5,6; 7,8,10]. 这几个函数都有很多变体）。创建矩阵，记一个生成幻方矩阵的函数magic：magic

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初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难，甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日，来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现》的论文，对 MATLAB、To