熵值法MATLAB代码优化-有界特征值的优化(optWBoundEigenval)

介绍了topsis评价类算法，采用熵权法确定权重，并提供了私人编写的r语言代码，方便用户直接代入数据进行运行。

matlab教程中，特征值分解函数eig()用于计算符号方阵的特征值和特征向量。具体使用方法包括：使用E = eig(A)来求解符号方阵A的特征值E；使用[v,E] = eig(A)来求解符号方阵A的特征值E和对应的特征向量v。

本章将探讨特征值界估计方法，并以映射概念作为基础。映射是集合之间的一种对应关系，对于给定集合 S 和 T，S 到 T 的映射 η 将 S 中的每个元素 α 唯一对应到 T 中的元素 β。 S 中元素 α 在映射 η 下的像记为 η(α)。 S 在映射 η 下的像集 Im η 包含所有 S 中元素在映射下的像，即 Im η = {η(α) ∣ α ∈ S}。 元素 β 的原像集 η−(β) 包含所有映射到 β 的 S 中元素，即 η−(β) = {α ∈ S ∣ η(α) = β}。

这是一个用于2- / 3-D无网格模拟的基于单元的最大熵（CME）近似值的MATLAB代码，允许用户生成CME近似值并将其存储在文件中，以便后续导入到他们的仿真软件中。版本cme-1.0.0的入门只需克隆或下载此存储库，然后使用MATLAB执行run_main.m脚本。先决条件是MATLAB v2016a或更高版本。如果您发现此软件对您有帮助，请考虑引用以下期刊文章：Mountris等人在Int J Numer方法工程上的研究。该项目已根据GNU通用公共许可证v3授权。有关详细信息，请参阅文件捐献。感谢您的支持！

详细了解主特征值求解方法及其Matlab实现，请访问链接：http://mathfaculty.fullerton.edu/mathews/n2003/PowerMethodMod.html。例如，给定输入误差0.001的容差，最大特征值为11.66225，对应的特征向量为：0.02490 0.42174 1.00000。

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies ( NAACL 2016 )}, month = { June }, year = { 2016 }, address = { 圣迭戈，加利福尼亚州 }。

MATLAB编程中介绍几种常见变换的行列式与特征值计算方法。

在MATLAB中，计算矩阵的特征值可以使用函数eig或eigs，特别是eigs适用于稀疏矩阵。这些工具在矩阵分析和数值计算中起着关键作用。

我们利用QR分解来计算矩阵的特征值。这一方法是迭代的，并生成一个上三角矩阵，特征值即为该矩阵的对角元素。我们的发现显示，这些特征值与Matlab内置函数eig计算结果一致。您可以在以下链接中找到类似用Mathematica实现的程序：http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/6612/