我是说能够可以自己输入矩阵的矩阵补全问题MATLAB代码，可以使用cvx

### 回答1：
好的，以下是一个使用cvx工具箱的MATLAB代码示例，用于解决矩阵补全问题：

% 生成一个矩阵，其中一些元素缺失
A = randn(10,10);
missing_idx = randperm(100, 30);
A(missing_idx) = NaN;

% 定义一个变量X，用于表示矩阵补全后的结果
[m,n] = size(A);
cvx_begin
    variable X(m,n)
    minimize(norm_nuc(X)) % 优化目标：最小化核范数
    subject to
        X(~isnan(A)) == A(~isnan(A)) % 约束条件：已知元素不变
cvx_end

% 显示补全后的矩阵
disp(X)

在上面的代码中，我们首先生成一个10x10的随机矩阵A，其中30个元素被随机选择并设置为NaN，表示这些元素缺失。然后定义了一个变量X，用于表示矩阵补全后的结果。接着使用cvx工具箱中的norm_nuc函数作为优化目标，它表示矩阵的核范数，即矩阵奇异值的和。我们的优化目标是最小化核范数，这是一个经典的矩阵补全目标。最后，我们添加了一个约束条件，即已知元素不变，这是通过X(~isnan(A)) == A(~isnan(A))这个条件实现的。最后，使用cvx_end函数执行优化，并显示补全后的矩阵X。

需要注意的是，使用cvx工具箱求解矩阵补全问题需要一些时间，特别是对于大规模矩阵的情况。因此，建议在实际应用中使用更高效的算法。

### 回答2：
在MATLAB中使用cvx库进行矩阵补全的问题，下面是一个示例代码：

1. 首先，安装cvx库并引入：

cvx_setup

2. 定义矩阵补全问题的输入变量和参数：

n = input('请输入矩阵的维度n：');
m = input('请输入观测到非缺失元素的个数m：');

Omega = zeros(n,n);
data = zeros(n,n);
row = zeros(m,1);
col = zeros(m,1);
val = zeros(m,1);

% 输入观测到的非缺失元素位置和值
for k = 1:m
    row(k) = input('请输入观测到非缺失元素的行号：');
    col(k) = input('请输入观测到非缺失元素的列号：');
    val(k) = input('请输入观测到非缺失元素的值：');
    Omega(row(k), col(k)) = 1;
    data(row(k), col(k)) = val(k);
end

3. 定义矩阵补全的优化问题：

cvx_begin
    variable X(n,n);
    minimize(norm(X-data,'fro'));
    subject to
        X(Omega == 1) == data(Omega == 1);
cvx_end

4. 输出补全后的矩阵：

disp('补全后的矩阵为：');
disp(X);

以上代码实现了输入矩阵维度、观测到非缺失元素的个数以及观测到的非缺失元素的位置和值，并使用cvx库进行矩阵补全的过程。

### 回答3：
可以使用以下MATLAB代码解决能够自己输入矩阵的矩阵补全问题，并使用cvx求解：

% 定义输入矩阵A
A = input('请输入矩阵A：');

% 定义矩阵A的维度
[m, n] = size(A);

% 定义缺失值索引
missing_indices = input('请输入缺失值索引(以行向量形式输入)：');

% 构造待补全矩阵X
X = zeros(m, n);
X(missing_indices) = NaN;

% 使用cvx求解矩阵补全问题
cvx_begin
    variable Xhat(m, n)
    minimize(norm_nuc(Xhat))
    subject to
        Xhat(missing_indices) == X(missing_indices)
cvx_end

% 输出补全后的矩阵
disp('补全后的矩阵X：');
disp(Xhat);

使用该代码，首先需要输入待补全的矩阵A和缺失值索引。然后，使用cvx求解矩阵补全问题，其中目标函数使用核范数（nuclear norm）来衡量矩阵的低秩性质，约束条件保证补全后的矩阵与原始矩阵在缺失值索引位置上一致。最后，输出补全后的矩阵Xhat。

注意，为了运行上述代码，需要事先安装并加载cvx工具包。