沃尔什矩阵

CWW是一款用于实现沃尔什采样基和一维、二维正交小波重建基之间快速矩阵向量乘法的MATLAB代码工具，与V. Antun的论文“使用快速变换从二进制样本中恢复小波系数”相关。该工具通过一个NxM部分的无限变化基矩阵实现。它提供了几个示例，依赖于MATLAB的fwht函数、Walsh函数的快速实现，以及边界小波支持的小波库。为了运行示例中的图表生成脚本，需要设置所有绘图的默认参数。

这段代码通过调用 LAPACK 例程来计算埃尔米特矩阵的三对角分解。

双矩阵游戏的混合纳什均衡求解，bimat.m这个小工具还挺实用的。它不是从头造轮子，而是复刻了 Mangasarian 老前辈 1964 年那套老派算法，稳定靠谱。你只要给定两个矩阵M和N，它就能跑出所有纯策略之外的混合均衡，背后用的是quadprog搞的二次规划，效率也不差。 适合搞博弈论建模、写论文、做教学演示的场景，调完矩阵直接扔进去跑，省时省力。代码不算复杂，函数结构也清晰，自己魔改一下也行。你要是做非零和对策类项目，拿来当个脚手架挺合适。 对二次规划不熟？别慌，推荐几个相关例子给你打打底：比如Matlab 开发二次规划经济调度方案这篇，讲得比较接地气。或者看看SmoothRefere

本代码库包含论文“多标准降维及其对公平性的应用”的代码实现。 .py 文件功能：- 预处理数据- 标准 PCA 及公平性实用标准计算- 解决特定目标函数的 SDP 问题- 使用乘法权重更新方法- 其他辅助方法 Jupyter Notebook 功能：- 演示如何将不同 PCA 策略（例如，公平的基于 SDP 的 PCA 与标准 PCA）应用于数据集（信贷和收入数据）。- MW 笔记本使用 MW（乘积权重更新）代替 SDP 求解器来实现公平的基于 SDP 的 PCA。 使用方法：- 打开并运行 Jupyter 笔记本（例如，SDP_credit.ipynb 或 'additional-heur

仅给定复数对角舒尔形式，通过智能的cdf2rdf函数计算实数块对角舒尔形式。

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运用混合对策纳什均衡数学原理，使用LINGO软件解决对策论问题。

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matlab巴特沃斯代码canal这个库（仍在进行中）是数值计算C++对象的集合。目标是拥有一个统一的框架，可以在一个环境和界面中完成大多数计算任务。该库的核心是将向量（动态）实现为数学对象。接下来是矩阵对象，实现为向量的向量。目前已经实现了几个基本的向量和矩阵运算，并且提供了演示此功能的示例代码以及库代码。将在适当的时候添加更多基于线性代数的运算。迄今为止，有一个随机数生成器（均匀随机，以及使用ParkMiller方法使用逆高斯函数来转换它们的功能）、Butterworth（高通、低通和带通）滤波器设计对象、获取数据和过滤系数并返回过滤后的数据，频率响应分析（类似于MATLAB的freqz）

贝塞尔函数-汉克尔积分变换将时域信号变换到频域，具有良好的局部性。