高斯消元法的MATLAB实现代码,提供了关于矩阵操作的优质源程序。希望大家积极下载,感谢支持!
Gaussian Elimination Method Implementation in MATLAB
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此函数使用带旋转的高斯消元法求解线性系统Ax=b。该算法概述如下: 1) 初始化一个置换向量r = [1, 2,...,n],其中r(i)对应于A中的第i行。 2) 对于k = 1,...,n-1,找到a(r(k),a(r(k+1),k),...,a(r(n),k)中最大的(绝对值)元素。 3) 假设r(j,k)是最大的元素,切换r(j)和r(k)。 4) 对于i=1,...,k-1,k+1,...,n计算:zeta = a(r(i),k) / a(r(k),k)。 5) 对于j=k,...,n,计算:a(r(i),j)=a(r(i),j)-a(r(k),j)*zeta,b(r(i)) = b(r(i))-b(r(k))*zeta。 6) 步骤1到6有效地对角化了A。 7) 解向量中的每个元素为:x(r(i)) = b(i)/a。
Matlab
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Simplex Method MATLAB Implementation
以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码,适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题,求解最优解。程序的基本流程如下:
输入目标函数和约束条件。
将问题转化为标准型。
进行单纯形法迭代,直到找到最优解或判断不可行。
MATLAB代码示例如下:
function [x, fval] = simplex(c, A, b)
[m, n] = size(A);
tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)];
while true
% 选择入基变量
[~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n));
if tableau(end, pivot_col) >= 0
break;
end
% 选择出基变量
ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col);
[~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0));
tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col);
end
x = tableau(1:m, end);
fval = -tableau(end, end);
end
function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col)
new_tableau = tableau;
pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col);
new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value;
for i = 1:size(tableau, 1)
if i ~= pivot_row
new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :);
end
end
end
此程序演示了单纯形法的迭代过程,其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数,A为约束条件矩阵,b为约束右侧常数。
Matlab
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DEA_Method_Matlab_Code_Implementation
数据包络法(DEA) MATLAB 代码,用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤:
数据准备:收集各决策单元(DMUs)的输入与输出数据。
模型构建:使用 线性规划 构建DEA模型,选择适当的输入和输出。
计算效率:运用MATLAB的优化工具求解线性规划,得到每个DMU的效率值。
权重分配:根据计算结果,分析各项指标的权重。
结果分析:输出相对效率和权重结果,进行进一步的决策分析。
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2024-11-04
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代码和数据
更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。
先决条件
Python 2.7(虽然尚未测试,但也可与Python 3.x兼容)
必需的Python库:cPickle,gzip,numpy,scipy,cv2
可选:如果希望重新训练CNN,使用MATLAB。
运行步骤
从网络摄像头实时计数:确保网络摄像头连接,进入$ROOT/live_count文件夹并运行:
python
python live_rep.py
或者,从文件流式传输视频文件:
python
python live_rep.py -i \"文件名\"
你可以尝试输入我们捕获的直播视频,位于$ROOT/data/cam文件夹。举例:
python
python live_rep.py -i \"$ROOT/data/cam/sample_video.mp4\"
注意事项
$ROOT:表示此存储库的根文件夹。
更多详细信息,请参考原论文。
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