基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器LP内点方法的MATLAB无标度代码实现

这是一个用MATLAB编写的m文件，用于生成无标度网络。对于研究复杂网络的学术人士来说，这是一个非常有帮助的工具。

MATLAB递归迭代思路：在正整数集上定义以下迭代序列，通过递归或迭代求出序列中包含最多步数的初始数（n < 1>### 迭代规则1. 若n为偶数：n = n / 22. 若n为奇数：n = 3 * n + 1### 示例例如：以13为起点的序列为13 -> 40 -> 20 -> 10 -> 5 -> 16 -> 8 -> 4 -> 2 -> 1，总计10步。### 实现思路1. 设定递归/迭代函数，定义好奇偶条件语句。2. 计步及更新：每次迭代更新步数和n值，记录每个初始n下的序列步数。3. 检索最大步数：在小于100万的正整数范围内，找出生成最长序列的初始数。利用MATLAB脚本运行代码，即可得到百万内生成最长迭代序列的数字。

matlab经典代码-迭代.m

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

在无标度网络的研究与MATLAB建模中，理解其基本原理和编程实现方法至关重要。无标度网络是一类具有特定拓扑结构的网络，其节点的度分布遵循幂律分布。将详细介绍如何在MATLAB中模拟无标度网络，帮助您在数学建模中构建更加真实的网络模型。 什么是无标度网络 无标度网络的度分布通常具有长尾效应，即大部分节点的连接度较低，但存在少数节点的连接度非常高。这种拓扑结构在很多实际网络中得到了验证，比如互联网、社交网络和生物网络等。 MATLAB实现无标度网络 定义网络节点数：在MATLAB中，首先定义网络的节点数和初始节点间的连接。 编写BA模型算法：无标度网络常用BA模型生成。我们可以在MATLAB中使用随机连接机制，通过逐步添加节点和边实现该模型。 生成网络可视化：利用MATLAB的图形工具，将生成的无标度网络进行可视化，以观察其度分布和结构特征。 模型分析与应用 通过MATLAB编程，我们可以分析无标度网络的节点度分布、网络聚集系数以及平均路径长度等。掌握这些参数，有助于我们进一步理解网络的稳健性和脆弱性，对实际应用中的网络结构优化有重要指导意义。

利用迭代法求解方程的根 输入: 初始猜测值 x0，精度要求 eps，最大迭代次数 N0 输出: 迭代次数 i 和近似解 x，或失败信息 步骤: 设置 i = 1 当 i ≤ N0 时，执行步骤 3-6 计算： x1 = g(x0) x2 = g(x1) x = x0 - (x1 - x0)^2 / (x2 - 2x1 + x0) 如果 |x - x0| < eps> 否则，令 x0 = x，i = i + 1，返回步骤 2 如果 i > N0，则输出失败信息，表示在最大迭代次数内未找到满足精度要求的解 注意: g(x) 为原方程的等价形式，例如对于方程 f(x) = 0，可以将其改写为 x = g(x) 的形式。

在数值计算领域，特别是矩阵求解方面，基于Matlab实现的Cholesky分解迭代法备受关注。

对于输入向量A，删除了显著性水平alpha下的异常值，并返回删除异常值后的向量B。输出参数IDX返回异常值的索引。REP是可选参数，用NaN替换已删除元素以保持A的长度。Grubbs测试的迭代实现，可用于检测样本中最远离均值的异常值。