function S=S_GEN(L,K,lambda) % generate a L*K Bernouli complex Gaussian matrix with % the variance of non-zero entris=1 and Bernouli parameter % (sparsity)=lambda %generate S follow iid standard normal S=sqrt(1/2).*(randn(L,K)+1j*randn(L,K)); %dropout by probability (1-lambda) if numel(lambda)==1 S=S.*(rand(L,K) <= lambda); elseif numel(lambda)==K S=S.*(rand(L,K) <= repmat(lambda,L,1)); end end
时间: 2024-03-29 16:37:11 浏览: 19
这是一个 Matlab 函数,用于生成一个大小为 L*K 的伯努利复高斯矩阵。其中,非零元素的方差为 1,伯努利参数(稀疏度)为 lambda。
具体解释如下:
1. 首先生成一个 L*K 的独立同分布的标准正态分布矩阵,即每个元素都是从均值为0、方差为1的正态分布中独立地随机抽样得到的。
2. 将上述矩阵中的实部和虚部分别乘以 sqrt(1/2),得到方差为1的复高斯分布矩阵。
3. 通过将矩阵中的元素以概率 (1-lambda) 设为 0,实现了伯努利分布下的稀疏性。
4. 如果传入的 lambda 是一个标量,则所有列的稀疏度都是 lambda;如果 lambda 是一个长度为 K 的向量,则每列的稀疏度分别由向量中对应的元素给出。
该函数的输出是一个大小为 L*K 的复高斯伯努利矩阵。
相关问题
function [eig_val, eig_vec] = inv_power_method2(A, p, tol, maxit) % 反幂法 % A为所求矩阵 % p为反幂法中的参数 % tol 绝对误差限 % maxit 最大迭代次数 % eig_val - 估计特征值 % eig_vec - 估计特征向量 % 初始变量 n = size(A, 1); num_eig = n; % 求解的特征值和特征向量的个数 eig_vec = zeros(n, num_eig); % 存储特征向量的矩阵 for i = 1:num_eig x = rand(n, 1); % 随机初始化向量x x = x / norm(x); % 归一化 lambda = 0; diff = tol + 1; iter = 0; while diff > tol && iter < maxit y = (A - p(i) * eye(n)) \ x; x = y / norm(y); lambda_old = lambda; lambda = x' * A * x / (x' * x); diff = abs(lambda - lambda_old); iter = iter + 1; end eig_val(i) = lambda; % 存储特征值 eig_vec(:, i) = x; % 存储特征向量 end end优化上述代码,使给出不同的q能求出对应的特征值特征向量,并分别输出
function [eig_val, eig_vec] = inv_power_method2(A, q, tol, maxit)
% 反幂法
% A为所求矩阵
% q为反幂法中的参数
% tol 绝对误差限
% maxit 最大迭代次数
% eig_val - 估计特征值
% eig_vec - 估计特征向量
% 初始变量
n = size(A, 1);
num_eig = n; % 求解的特征值和特征向量的个数
eig_vec = zeros(n, num_eig); % 存储特征向量的矩阵
for i = 1:num_eig
x = rand(n, 1); % 随机初始化向量x
x = x / norm(x); % 归一化
lambda = 0;
diff = tol + 1;
iter = 0;
while diff > tol && iter < maxit
y = (A - q(i) * eye(n)) \ x;
x = y / norm(y);
lambda_old = lambda;
lambda = x' * A * x / (x' * x);
diff = abs(lambda - lambda_old);
iter = iter + 1;
end
eig_val(i) = lambda; % 存储特征值
eig_vec(:, i) = x; % 存储特征向量
end
% 输出特征值和特征向量
for i = 1:num_eig
fprintf('特征值%d: %.6f\n', i, eig_val(i));
fprintf('对应的特征向量%d:\n', i);
disp(eig_vec(:, i));
end
end
function [CI, CR] = CI_CR(A) % 计算层次分析法中的一致性指标与一致性比率 %A: 判断矩阵% 计算判断矩阵的权重向量 w = max_eigenvector(A);% 计算最大特征值 lambda_max = w' * A * w;% 计算判断矩阵的阶数 n = size(A, 1);% 计算一致性指标 CI = (lambda_max - n) / (n - 1); % 计算一致性随机一致性指标 RI = [0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49]; % 计算一致性比率 CR = CI / RI(n); end用MATLAB定义一个函数确调用不了
你可能需要提供更多的信息,例如出现了什么错误或调用函数的方式等等。以下是一个示例用法:
1. 将该函数保存为名为 CI_CR.m 的文件。
2. 在 MATLAB 中调用该函数并传递一个判断矩阵作为参数,例如:
```
A = [1 2 3; 1/2 1 2; 1/3 1/2 1];
[CI, CR] = CI_CR(A);
```
此时,`CI` 变量将包含一致性指标,`CR` 变量将包含一致性比率。
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