矩阵变量

Matlab中的变量使用方法和矩阵数值计算技巧详解。

我们展示了一种在每个相关系数边界内使用均匀随机变量分布生成相关矩阵的技术。该方法按顺序计算理论界限，适用于基于系数边界的相关矩阵生成。详细内容可参考Kawee Numpacharoen和Amporn Atsawarungruangkit的研究（2012年9月20日），可在SSRN获取：http://ssrn.com/abstract=2127689。

相关系数矩阵的计算，在因子里算是一个绕不开的步骤。原始变量之间有没有“关系”，就靠它来判断。你要是选了一堆互不搭界的变量，做出来的因子基本没啥意义，嗯，结果也靠不住。选变量这一步，建议别盲选。你可以先用定性看看哪些变量理论上有关联，再上定量做验证。强相关性的变量，才“共享”某些因子。否则你就相当于在拼图，结果每块都不挨着，能拼出个啥？相关系数矩阵不仅能看变量之间的“亲密度”，也是后面估计因子结构的底子。像做 PCA、因子载荷提取这些，全都得基于这一步。所以啊，这一步搞不清，后面再炫酷的算法都白搭。你要是对矩阵计算不太熟，可以参考这篇相关系数矩阵的，讲得比较清楚。还可以看看用Python算Pea

在 Pro*C 编程中，宿主变量是一种可在应用程序与 Oracle 数据库之间传递数据的变量。这些变量可在 SQL 和 C 语句中引用，在 SQL 语句中称为 SQL 变量。

特殊变量(预定义变量)在MATLAB工作空间中，驻留了一些由系统本身定义的变量。这些预定义变量具有特定的含义。在使用时，建议尽量避免对这些变量重新赋值，以防止潜在的代码冲突或意外行为。

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

INSERT 语句的主变量挺常见，但搞清楚“指示变量”这回事还真不是新手一眼能看懂的。这份课件里讲了个挺实用的例子：学生刚选课但还没考试，成绩就先插个-1，再用指示变量表示为空值，逻辑清楚，用起来也顺手。 课件里的代码结构清晰，像EXEC SQL INSERT INTO SC(Sno, Cno, Grade) VALUES(:stdno, :couno, :gradeid);，你直接拿来套业务也没什么压力。对于做嵌入式 SQL或PROC/C++开发的你，这种用法还蛮值得参考的。 除了主内容，还顺带贴心附了不少扩展资料，像主变量详解、指示变量在 PROC 中的用法这些，内容不深奥，但挺到位。 哦

SQL中，SYSDATE 变量代表系统当前时间戳。示例：INSERT INTO table_name VALUES(1, SYSDATE);。

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

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》