判断矩阵B特性

AHP层次分析法：构建判断矩阵 在使用层次分析法（AHP）进行系统分析时，构建判断矩阵是至关重要的一步。判断矩阵用于表达决策者对同一层次因素之间相对重要性的判断。 判断矩阵的构建步骤： 确定评估因素： 明确要评估的因素，并将其归入不同的层次，包括目标层、准则层和方案层。 两两比较： 将同一层次的因素进行两两比较，评估它们之间的相对重要性。可以使用1-9标度法进行比较，其中1表示两个因素同等重要，9表示一个因素比另一个因素极其重要。 构建矩阵： 将两两比较的结果填写到判断矩阵中。判断矩阵是一个方形矩阵，其行和列代表同一层次的因素。 一致性检验： 对构建的判断矩阵进行一致性检验，确保判断的逻辑一致性。 判断矩阵示例： 假设我们需要评估三个方案A、B、C，并使用两个准则：成本和质量。我们可以构建以下判断矩阵： | 准则 | 成本 | 质量 || ---- | ---- | ---- || 成本 | 1 | 1/3 || 质量 | 3 | 1 | 该矩阵表示，决策者认为质量比成本重要三倍。 注意事项： 判断矩阵的行和列必须对应相同的因素。 判断矩阵的对角线元素始终为1。 判断矩阵的元素应满足倒数关系，例如，如果A比B重要3倍，那么B比A重要1/3倍。 一致性检验是确保判断矩阵有效性的重要步骤。 通过构建判断矩阵，我们可以将决策者的主观判断转化为定量数据，为后续的AHP分析提供基础。

在Matlab中，可以通过[A B]和[A; B]来将矩阵A和B进行拼接。例如，给定矩阵A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]，可以得到新矩阵C=[A,eye(size(A)); ones(size(A)),A]，其中C为拼接后的结果。这一过程在Matlab课件中有详细说明。

ISMONOTONIC(X)是MATLAB中用于确定向量或矩阵是否单调的函数。默认情况下，对于非严格单调的向量，ISMONOTONIC返回true，涵盖单调递增和单调递减。对于矩阵和多维数组，ISMONOTONIC逐列返回一个布尔值。使用ISMONOTONIC(X, 1)时，仅当X严格单调递增或递减时才返回true。ISMONOTONIC(X, 0)与ISMONOTONIC(X)功能相同。ISMONOTONIC(X, [], 'INCREASING')仅在X单调递增时返回true。ISMONOTONIC(X, [], 'DECREASING')仅在X单调递减时返回true。ISMONOTONIC(X, [], 'EITHER')与ISMONOTONIC(X, [])效果相同。

在决策过程中，准则对目标的影响及方案对每个准则的权重不同，因此建立层次结构后的关键步骤是构造准则层和方案层的比较判断矩阵，以确定权重。

matlab 2012b的破解文件，附带详细的安装图文教程。 MATLAB与Mathematica、Maple、MathCAD并列为数学软件领域的四大巨头。它在数值计算方面具有卓越表现，能够进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面，并能与其他编程语言互联。主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模与分析等多个领域。（该软件来源于西西软件园http://www.cr173.com/soft/56075.html）。欢迎下载，共同学习进步！

这篇文章介绍了realisationBC函数的用法，它是MATLAB符号工具箱中的一部分，用于生成状态矩阵集的[B,C]矩阵形式的符号解。该函数是系统和控制快报期刊中“Digraphs-Building Method for Find a Set of Minimal Realizations of Positive 2-D Dyn​​amic Systems”算法的一部分。

自己写的sql作业DECLARE @year INT SELECT @year=2100 if(@year0!=0 or @year@0=0 and @year%4=0) PRINT CONVERT(char(4),@year)+'是闰年' else PRINT CONVERT(char(4),@year)+'不是闰年' go

评估输入矩阵以确认其对角线主导性质。

B-Tree 平衡搜索树 所有键和数据存储在叶子节点 节点拥有指向相邻节点的指针 B+Tree B-Tree的变体 非叶子节点只存储键，叶子节点存储键和数据 指针只存在于叶子节点 查询效率较高，适合范围查询 B*Tree B-Tree的改进版本 叶子节点之间具有额外指针，实现快速遍历 减少了查询和更新的磁盘访问次数，提高性能