
%层次分析法的matlab程序
1、disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=Ay(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=00001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));
while k>p
i=i+1;
x(:,i)=Ay(:,i-1);
m(i)=max(x(:,i));
y(:,i)=x(:,i)/m(i);
k=abs(m(i)-m(i-1));
disp('权向量');disp(w);
disp('最大特征值');disp(t);
2、y(:,i)=x(:,i)/m(i);
k=abs(m(i)-m(i-1));
end
a=sum(y(:,i));
w=y(:,i)/a;
t=m(i);
disp('权向量');disp(w);
disp('最大特征值');disp(t);
%以下是一致性检验
扩展资料:
Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。
新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的,因此语法特征与C++语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强,这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
参考资料来源:百度百科-MATLAB
在命令窗口(Command Window)中:
1) 上、下键――切换到之前、之后的命令,可以重复按多次来达到你想要的命令
2) clc――清除命令窗口显示的语句,此命令并不清空当前工作区的变量,仅仅是把屏幕上显示出来的语句清除掉
3) clear――这个才是清空当前工作区的变量命令,常用语句clear all来完成
4) Tab键――(转自版友心灯)在看到的:在command窗口,输入一个命令的前几个字符,然后按tab键,会d出前面含这几个字符的所有命令,找到你要的命令,回车,就可以自动完成。目前讨论结果是:matlab65版本中,如果候选命令超过100个,则不显示。而在matlab7以后版本中,则没有这个限制,均可正常提示
5) Ctrl+C(或Ctrl+Break)――(转自版友yangjin_ren)在matlab程序运行过程中,可能由于程序编写的失误,导致程序不停的运行,在命令窗口输入“Ctrl+C”可以将运行的程序停下来,而不需要将整个Matlab程序关掉。不过进行此 *** 作的前提是能够激活切换到命令窗口才行,呵呵。
2 在编辑器(Editor)中:
1) Tab(或Ctrl+])――增加缩进(对多行有效)
2) Ctrl+[--减少缩进(对多行有效)
3) Ctrl+I--自动缩进(即自动排版,对多行有效)
4) Ctrl+R――注释(对多行有效)
5) Ctrl+T――去掉注释(对多行有效)
6) Ctrl+B――括号配对检查(对版本65有效,但版本70无效,不知道是取消了还是换了另外的快捷键,请大牛们指点,其他版本没有测试过)
7) F12――设置或取消断点
8) F5――运行程序
其余的例如在Debug状态下的快捷键就不多说了,自己看菜单Debug吧!
累了, 有时间再写吧。希望大家多
是这样的,如果你再程序开始添加holdon这个的画,表示这之后的每一次作图都保留以前的图,这样就可以连续画图了
反之holdoff,表示打开这个之后,每次画图,删除以前的图,
用来查找a中小于0项的位置。>> a=[1,-1,-3;2,3,5;2,-2,-4]a=1-1-32352-2-4>> b=find(a<0) b=679。
除最后一个方程外,前面的4个方程却有5个未知数r、w、l、x、si(A和B认为是已知量),方程组不封闭,无法求解。如果把最后一个方程也算上,那么多了一个方程的同时,又多了一个未知数R,仍然不封闭。
程序接口:
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库,将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。
MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。
工具箱是MATLAB函数的子程序库,每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的,主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
1首先打开计算机上的matlab程序,然后输入指令[清除;,清除屏幕。
2然后将准备好的图像复制到matlab的工作目录中。
3输入返回指令[data=imread('folder图标。BMP')]在主界面;,将图像转换为数据。
4然后双击工作区中的数据,查看图像数据的特定信息。
5输入指令[imshow(data);],可以看到数据代表了。
6输入指令[gdata=rgb2gray(data);],可以得到灰度后的矩阵。
7双击右边工作区中的gdata以查看数据的特定信息。
8然后输入指令[imshow(gdata);],可以看到灰度图像。
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