Multiple Comparison Correction

This function performs a permutation test for the null hypothesis that a sample is drawn from a symmetric distribution with a specific mean. The test is based on the t-statistic and is applicable to both single-sample and paired-sample/repeated measures t-tests. Unlike traditional parametric t-tests

对字符串中，存在各种特殊符号的，可同时按多种符号（或特殊符号），分解字符串，按字符位置顺序返回。

在本脚本中，多个相关系数之间的比较将被测试。该脚本用于检验k个相关系数的样本是否相等，以便可以用平均相关系数表示。相关系数可以从具有不同样本大小的样本n1, n2,...,nk中计算得出。

基于重抽样的多重假设方法 [Peter H. Westfall, S. Stanley Young]

Oracle的资料，结论当然是Oracle胜出了。

p6880_112000_MSWIN-x86-64.zip VERSION: 11.2.0.3.22p6880_112000_Linux-x86-64.zip VERSION: 11.2.0.3.23

当使用标准Krylov子空间方法求解线性方程组时，用户只能选择一个预处理器，尽管在许多情况下可能有多种可能性。在这里，我们提供了GMRES的扩展，即多预处理GMRES (MPGMRES)，它允许使用多个预处理器。此代码基于Chen Greif、Tyrone Rees和Daniel B. Syzld在手稿“多预处理GMRES”中描述的算法。技术报告可查阅： http://www.cs.ubc.ca/~tyronere/TR-2011-12.pdf，UBC CS TR-2011-12，或Temple Math报告11-12-23。

本内容包括平方根容积卡尔曼滤波（CKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），扩展卡尔曼滤波（EKF）的MATLAB仿真程序。详细展示了这三种滤波器的工作原理、优缺点，并提供了对应的仿真代码，帮助读者深入理解不同类型卡尔曼滤波器的应用。通过实际编程，用户可以掌握如何实现和比较这些滤波器在动态系统中的表现。

固定起点/终点多旅行推销员问题 (M-TSP) 通过遗传算法 (GA) 解决 MTSPF_GA 是一个用于解决 固定多重旅行商问题（M-TSP）的 遗传算法（GA），其目的是通过GA搜索找到接近最优解的最短路线。每位推销员都从起点出发，经过一组独特的城市，最终返回起点。 主要特点： 每个推销员从第一个点出发，到第一个点结束，但旅行到中间的一组独特城市。 除了第一个城市，其他每个城市仅被一位推销员访问。 注意： 固定起点/终点位置被视为第一个XY点。 输入参数： XY（float）：一个Nx2的城市位置矩阵，其中N为城市数量。 DMAT（float）：城市间距离或成本的NxN矩阵。 NSA

此函数会将任意数量轴的caxis更改为相同。这是通过简单地将每个轴手柄的caxis更改为从所有caxis的最小值到所有caxis的最大值来实现的。