服从线性等式约束的n维超矩形上的均匀随机样本
randFixedLinearCombination-:均匀随机样本，服从于超矩形上固定的线性组合
一致排序的特征值和特征向量序列
eigenshuffle-:特征值/向量序列的一致排序
用来处理(和玩)一个数的除数的工具
高精度浮点算法，一个用MATLAB编写的新类
padz (vec finallength paddirection)-填充一个向量，使其具有所需的长度，方法是在任意一端附加0
hpf_regression_testing.m-验证/回归测试
powerssum2dec (pow2list NDig)-将二进制指数列表转换为十进制尾数+指数
DefaultNumberOfDigits (NDig变长度输入宗量)—允许用户设置新HPF对象的位数为默认值。
DefaultDecimalBase (DBaseNew)—允许用户设置新HPF对象的十进制基数的默认值。
updateHPFconstants (maxdigits constantname)—updateHPFconstants:生成HPF存储常量e、pi和自然对数10的新值
iszero (F)-测试是否为零
eulerGamma (NDig)eulgamma:计算Euler-Mascheroni常数(gamma)
列出一个整数的所有分区
分区(total_sum、candidate_set max_count fixed_count)-提取一个数字的所有分区列表，作为候选列表的整数和
使用形状原语的最小二乘样条建模
hermite2slm (harray)- hermite2slm:将Hermite形式的系数数组转换为slm
plotslm (slm)—plotslm:绘制形状语言模型(slm)或其衍生物
slm2pp (slm)- slm2pp:将Hermite ('slm')形式分段转换为pp形式
变长度输入宗量slmengine (x, y)slmengine:从数据加上一个合适的处方估计一个样条函数
evalmode slmeval (x, slm)- slmeval:求Hermite函数及其导数或逆函数的值
变长度输入宗量slmfit (x, y)slmfit:从数据中估计样条函数(形状语言模型)的GUI工具
slmpar(模型、参数域)- slmpar:计算slm或pp函数的给定参数(积分，最大值，最小值)
slmset(变长度输入宗量)- slmset:定义模型的形状规则
slmsolve(模型、yvalue derivorder)- slmsolve: SLM或PP样条(或其导数)取指定值的所有位置(根)
pv_pairs parse_pv_pairs (params)- parse_pv_pairs:解析属性值对的集合，允许默认值
斐波那契数和卢卡斯数的有效计算
斐波纳契(n,模量)—fibonacci: vpi工具，有效计算第n个fibonacci数和第n个Lucas数
fibrecur (N)-计算斐波那契数F(N)，使用递归(一个糟糕的选择)
小谎(n)fibs: vpi工具，有效计算第n和(n-1)个斐波那契数
fibs2 (n)—fibs2: vpi工具，有效计算第n个斐波那契数和第n个卢卡斯数
fibs3 (n)- fibs: vpi工具，有效计算第n个斐波那契数和第n个卢卡斯数
fibrecurmemo (N)-使用记忆递归计算斐波那契数F(N
任意两个数字底之间的数字底转换，适用于任何大小整数。
1维或n维多项式建模
diffvar polydern (p)- polydern:由polyfitn创建的n维多项式模型的偏导数。
polyfitn (indepvar depvar modelterms)- polyfitn:适合n维的一般多项式回归模型
polyn2sym (polyn)- polyn2sympoly:将一个回归多项式从polyfitn转换成它的符号工具箱形式
polyn2sympoly (polyn)- polyn2sympoly:将回归多项式从polyfitn转换为sympoly
polyvaln (polymodel indepvar)polyvaln:将多项式模型作为其变量的函数进行计算
从零散数据建立二维曲面模型
gridfit (x, y, z, xnodes ynodes,变长度输入宗量)- gridfit:在2d网格上，基于分散的数据估计一个表面
test_main.m- Gridfit测试脚本
使用优化工具箱、线性和非线性回归的提示和技巧。
expfitfun4(系数、xdata ydata)-分块最小二乘解
请求(funlist NLPstart、xdata ydata,选项)部分非线性最小二乘估计
expfitfun3(系数、xdata ydata)分块最小二乘解
集运商(x, y, aggregation_mode tol)—consolidated:合并x中的“复制”，也聚合相应的y
optimplot (x, optimValues状态)-绘制二维优化的当前点
fminsearchbnd(有趣,x0,磅,乌兰巴托,选项,变长度输入宗量)- fminsearchbnd: fminsearch，但通过变换有约束
在时间序列(或数组)上的(快速)窗口std
movingstd2 (k)movingstd:二维数组的有效窗口标准差
movingstd (x, k, windowmode)- movingstd:时间序列的有效窗口标准差
当你有大量的非线性最小二乘问题时，加快速度，但只有一个模型
仅从函数值进行极限(有误差估计)的数值外推
残渣(乐趣、z0变长度输入宗量)residueEst: fun在z0处的残差，有一个误差估计，一阶或二阶极点
具有完全任意大小整数的算术。支持vpi数的数组和向量。金宝app
梅森素数(p)-梅森:使用卢卡斯-莱默检验确定2^p-1是否为梅森素数
legendresymbol (a, p)legendresymbol:计算素数p的Legendre符号(a/p)
totient (N)—vpi/totient:小于N的正整数的个数
createPrimesList- createPrimesList -对于旧的matlab版本的用户，这个函数将生成一个兼容的_primeslist_文件
modfibonacci (n,模量)- fibonacci:计算第n个fibonacci数和第n个Lucas数，对给定值取模
getprimeslist-加载质数列表文件，并解压，返回2^26以内的质数列表
nextprime (N,方向,kprimes)- nextprime:在下一个更大的素数上(或下)N
子阶乘(N)-子阶乘:整数N(或多个整数)的子阶乘，称为!N
powermod (a、d n)—vpi/powermod:计算mod(a^d,n)
bin2vpi (B)—bin2vpi:将整数的二进制表示形式转换为vpi(十进制)形式
商(分子、分母)商:除两个整数，计算商和余数
iszero (INT)- vpi/iszero:测试一个数字对象是否为零
lineardiophantine (A, B, C)线性丢番图:解线性丢番图方程，A*x + B*y = C
numberOfPartitions (N)—numberOfPartitions:计算正整数n的分区数
斐波纳契(n,模量)—fibonacci: vpi工具，有效计算第n个fibonacci数和第n个Lucas数
ispalindrome (N)—ispalindrome:测试数字N (vpi或数字，或作为向量的数字字符串)是否为回文
binomfactors (n, k)- binomfactors:列出二项式系数的所有因子nchoosek(n,k)
modrank (A, p)—modrink:计算整数数组的秩，以p为模
catdigits (N,米)—catdigits:将N和M的数字连接成一个总和
quadraticresidues (N)- quadraticresidues:返回一个整数N的可能的二次留数列表
vpi.m- vpi:用于变量精度整数的创建者函数
factorialfactors (n)-因子:有效计算因子的阶乘(n)
base2vpi (B,基地)- bin2vpi:将任意基数的整数转换为vpi(十进制)形式
符号多项式操作作为OOP中的一个练习
集运商(x, y, aggregation_mode tol)—consolidated:合并x中的“复制”，也聚合相应的y
orthpoly (n, opfamily,α,β)-正交多项式:生成n阶(符号)正交多项式
sympoly.m- sympoly: sympoly对象的创建者
varlist sym2sympoly (sim)- sym2sympoly:将符号工具箱多项式转换为符号
sympoly2poly (sp)- sympoly/sympoly2poly:单变量sympoly到matlab多边形形式
伴随(A)共轭:方阵的余子矩阵的转置
sympoly2polyn (sp)- sympoly2polyn:将一个sympoly转换成polyvaln可以有效评估的东西
gaussquadrule (n、类α,β)高斯正交规则:使用相关的正交多项式生成高斯正交规则
一个解析提供的函数的数值导数，梯度，雅可比矩阵和Hessian
获得(有趣,x0,变长度输入宗量)- DERIVEST:估计fun在x0处的n阶导数，提供一个误差估计
directionaldiff (vec)乐趣,x0,- directionaldiff: n个变量的函数的方向导数的估计
年级(有趣,x0)- gradest: n个变量的解析函数的梯度向量的估计
x0, hessdiag(有趣)HESSDIAG: Hessian矩阵的对角元素(二阶偏向量)
海赛(有趣,x0)hessian:估计hessian矩阵的元素(第二部分数组)
雅可比矩阵(有趣,x0)- gradest: n个变量的向量值函数的雅可比矩阵的估计
允许用户转移您的搜索路径从一个旧的MATLAB发布到一个新的发布
export_search_path-导出您当前的搜索路径，减去matlab根目录，
计算最小边界圆，矩形，三角形，球体，圆周等的工具套件。
内接圆(x, y)- incircle:计算平面上一组点的多边形凸包的最大内圆
minboundquad (x, y)—minboundquad:计算平面上点的最小面积边界四边形
minboundsemicircle (x, y)- minbounds半圆:半圆的最小半径
minboundparallelogram (x, y,度量)-最小边界平行四边形:计算平面上点的最小边界平行四边形
minboundrect (x, y,度量)—minboundrect:计算平面上点的最小边界矩形
hullflag minboundcircle (x, y)—minboundcircle:计算一组(x,y)对的最小半径外接圆
minboundsphere(某某)- minboundsphere:计算一组(x,y,z)三元组的最小半径外围球体
insphere (xyz三)-内球面:计算R^3中一组点的多面体凸包的最大内球面
minbounddemo.m测试套件的最小边界对象:矩形，圆，球体，椭圆
minboundtri (x, y)—minboundtri:计算平面上点的最小面积边界三角形
任何矩阵的永久矩阵，无论是否为方阵
求最近的正定矩阵
nearestSPD (A)- nearstspd - A的最接近(Frobenius范数)对称正定矩阵
在(n维)曲线上找到与任何给定点或点集最近的点
distance2curve (curvexy mapxy interpmethod)- distance2curve:从一点到一般曲线n维弧的最小距离
在2d数组中插值(&外推)NaN元素。
空间中沿一般曲线的基于距离的插值
interparc (t, px, py,变长度输入宗量)- interparc:沿曲线在2维或更多维内插点
矢量化和完全稀疏的1-d, 2-d和3-d集成梯度
intgrad2(外汇、财政年度dx, dy, f11)- intgrad:生成一个二维曲面，集成梯度信息。
intgrad1(外汇,dx, f1、方法)- intgrad:生成向量，对导数信息进行积分。
ReadMe.m-{使用这一套代码需要你放置主目录
集运商(x, y, aggregation_mode tol)—consolidated:合并x中的“复制”，也聚合相应的y
intgrad3(外汇、财政年度,fz, dx, dy, dz, f111)- intgrad:生成一个曲面，集成梯度信息。
高效、准确地计算菲涅耳正弦和余弦积分
使用fminsearch进行约束优化
fminsearchcon(有趣,x0,磅,乌兰巴托,A, b, nonlcon,选项,变长度输入宗量)- FMINSEARCHCON:广义不等式约束的FMINSEARCHBND扩展
fminsearchbnd(有趣,x0,磅,乌兰巴托,选项,变长度输入宗量)- FMINSEARCHBND: FMINSEARCH，但通过变换有约束
test_main.m优化一个简单的(Rosenbrock)函数，没有约束
n维凸包内点的有效测试
inhull (testpts xyz,苔丝,tol)- inhull:测试一组点是否在凸包内
定义自己的特殊常量
防御(ConstantName、价值、描述)定义任何标量“常量”，以便将来在matlab中使用
高效、准确的点间距离矩阵
ipdm (data1、变长度输入宗量)—ipdm:点间距离矩阵
计算任意维数的一般曲线的弧长
arclength (px, py,变长度输入宗量)-弧长:计算空间曲线或任意以点序列表示的曲线的弧长
n维单形插值
interpns (V, Xi,节点列表,方法)- interpne:使用简单插值对数组进行插值
在函数工作区和基本工作区之间直接移动(获取或放置)变量
uigetvar (variableclass)- Gui提取一个变量从基础matlab工作空间，允许你指定类的变量查看
putvar(变长度输入宗量)-从当前工作空间向下分配变量到基础MATLAB工作空间
一个受线性等式约束的线性最小二乘解算器
将一个句子或任何字符串解析为不同的“单词”
sepchars allwords (str)—allwords:将一个字符串转换为一个由独立单词组成的单元字符串
生成所有因子对N = p*q, p <= q，对于正整数N
找到第n个质数，或者计算小于某个给定值的质数。
opmode nthprime (N)- nthprime:质数序列，生成第n个质数P(n)，或者告诉有多少质数<=给定数P
返回非常大的二项式系数的因式形式
binomfactors (n, k)- binomfactors:列出二项式系数的所有因子nchoosek(n,k)
一个(超)球体、球体帽或通过由两个平行平面定义的球体的任何带的体积
spheresegmentvolume (t、n半径)- spheresegmentvolume:球帽的n-d体积或在任何由平行平面定义的带内
由作为第一行(或第一列)的向量生成的循环矩阵。
循环(矢量,方向)循环矩阵。
将inpaint_nans扩展到三维
对于任何给定的数(也包括vpi数)，在质数序列中找到下一个质数。
nextprime (N,方向)- nextprime:在下一个更大的素数上(或下)N
一个二维数组的全局最小值或最大值，搜索可能被限制在指定的行或列
min2 (M, userows, usecols)-查找二维数组中单个整体最小元素的位置
max2 (M, userows, usecols)-查找二维数组中单个整体最大元素的位置
生成(块)三对角矩阵
blktridiag (Amd, Asub Asup, n)—BLKTRIDIAG:计算一个有n个块的稀疏(块)三对角矩阵
返回包含搜索字符串的目录或目录树中所有m文件的名称。
mgrep (searchstring, startpath变长度输入宗量)mgrep:在给定的搜索字符串的路径上搜索(递归或不递归)文件
滑动窗口回归计算沿曲线的斜率估计
movingslope(矢量,s金宝appupportlength modelorder dt)-移动斜率:使用滑动窗口估计点序列的局部斜率
合并x(可能是n维的)中的公共元素，聚合相应的y。
集运商(x, y, aggregation_mode tol)—consolidated:合并x中的“复制”，也聚合相应的y
aggregation_mode consolidator13 (x, y,托尔,tolerance_style)—consolidated:合并x中的“复制”，也聚合相应的y
标识一对字符串的公共子字符串
子字符串(str nsub uniqueflag)- substrings:从vector中提取所有给定长度的子字符串
commonsubstring (str1 str2 substringlength)- commonsubstring -查找两个字符串之间最长的公共子字符串
用于修改绘图和定位数据点的图形工具
selectdata(变长度输入宗量)- selectdata:用鼠标在图形上选择数据点
通过连接实现数组的有效动态增长。
从信号向量或阵列估计噪声方差
estimatenoise (X,变长度输入宗量)- estimatenoise:从时间序列中估计加性噪声
对全局问题进行随机乘启动优化
rmsearch(乐趣、optname x0,磅,乌兰巴托,变长度输入宗量)RMSEARCH:随机多启动覆盖多个优化器
有效的非线性回归拟合使用约束，分割最小二乘覆盖fmi
fminspleas (funlist、NLPstart xdata、ydata INLB, INUB,重量、选项)-请求:使用fminsearch分割非线性最小二乘估计
曲线拟合、经验模型和形状鉴赏
fminspleas (funlist、NLPstart xdata、ydata INLB, INUB,选项)-请求:使用fminsearch分割非线性最小二乘估计
解析函数输入的属性/值对。
pv_pairs parse_pv_pairs (params)- parse_pv_pairs:解析属性值对的集合，允许默认值
求一个单变量的一般分段函数的值
piecewise_eval (x,断点,乐趣)—PIECEWISE_EVAL:对x的分段函数求值
有效识别任何RGB颜色名称
displaycolorpatches (RGB)—displaycolorpatches:以矩形阵列的形式显示一组颜色补丁
colorquery fuzzycolor (RGB)- fuzzycolor:识别任何RGB颜色的颜色名称
buildfuzzyluts (colorname)做一个可视化实验，建立任何颜色的二进制luts
