全 1 矩阵

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

MATLAB提供了多种函数用于创建矩阵，包括空阵[ ]、随机矩阵rand、单位矩阵eye、全0矩阵zeros和全1矩阵ones。

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输入矩阵X大小为[nsamples, ncols]，输出矩阵Y中每一列的值都已重新缩放至区间[0, 1]内。示例：X = randint(100, 4);Y = rescale(X);display(min(Y));display(max(Y));

Radarsat-2全极化SAR图像数据包含丰富的极化信息，其中T3矩阵是常用的表达方式之一。通过读取T3矩阵，可以获取极化散射特性，进而进行极化特征提取、图像滤波、图像分类等应用。Matlab提供了灵活的工具，可用于读取和处理T3矩阵，为后续的极化SAR应用奠定基础。

显而易见，aij=1/aji，称矩阵A为正互反矩阵。为确定aij的数值，Saaty建议采用数字1～9及其倒数作为评分标度。下表详细列出了1～9标度的含义。

数据矩阵：n个数据点具有p个维度相异度矩阵：n个数据点，仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式

二、MATLAB矩阵处理 2.1 特殊矩阵常用的特殊矩阵包括：- zero()：产生0矩阵- one()：全1矩阵- eye()：产生对角线为1的矩阵- rand()：产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵- randn()：产生标准正态分布的随机矩阵 特殊矩阵：1. 魔法矩阵：magic(n)2. 范德蒙矩阵：vander(v)3. Hilbert矩阵：hilb(n)4. 伴随矩阵：compan(p)5. 帕斯卡矩阵：pascal(n) 2.2 矩阵变换- 提取矩阵对角线元素：diag(A, k=0)：提取矩阵A第k条对角线元素，返回列向量。- 构造对角矩阵：diag(v)：从向量v构造对角矩阵。

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

带符号有向图G1=(V,E)的邻接矩阵A V~顶点集, E~弧集定性模型带符号的有向图G1 - vi vj +某时段vi增加导致下时段vj增加(减少) + + - - + + - v2 v1 v3 v4 v6 v7 v5