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在CMEX中利用Kallman的(0,1)矩阵永久值计算方法：MATLAB实现

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简介：
本文介绍了一种基于Kallman的(0,1)矩阵永久值计算方法，并通过MATLAB软件实现了该算法在CMEX环境中的应用，为相关领域的研究提供了有效的工具。 计算 (0,1) 矩阵的永久值可以通过在 CMEX（MATLAB 的 C 语言）中实现 Ralph Kallman 算法来完成，该算法通常比通过拉普拉斯展开方法更快地运行，尤其是在矩阵阶数 n >= 6 的情况下。拉普拉斯展开使用递归方式，并针对稀疏矩阵进行了优化处理。 这个贡献，“permKallman”，是基于 Ralph Kallman 在 1982 年提出的算法实现的，此算法专门用于 (0,1) 矩阵计算。输入矩阵可以不是方阵形式；在本实现中要求 m×n 输入矩阵满足条件 m <= n <= 64。 当处理稀疏矩阵时，使用该算法是有益的。有限测试结果显示，在列权重大于 4 的情况下，Nijenhuis-Wilf 实现比 Kallman 算法更快；而在列权重小于或等于 4 的条件下，Kallman 算法则表现更优。特别地，当矩阵行数 m > 27 并且列权重为 3 时，该算法的性能可以达到 Nijenhuis-Wilf 实现速度的一千倍（甚至更多）。

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  • 在CMEX中利用Kallman的(0,1)矩阵永久值计算方法：MATLAB实现
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    本文介绍了一种基于Kallman的(0,1)矩阵永久值计算方法，并通过MATLAB软件实现了该算法在CMEX环境中的应用，为相关领域的研究提供了有效的工具。 计算 (0,1) 矩阵的永久值可以通过在 CMEX（MATLAB 的 C 语言）中实现 Ralph Kallman 算法来完成，该算法通常比通过拉普拉斯展开方法更快地运行，尤其是在矩阵阶数 n >= 6 的情况下。拉普拉斯展开使用递归方式，并针对稀疏矩阵进行了优化处理。 这个贡献，“permKallman”，是基于 Ralph Kallman 在 1982 年提出的算法实现的，此算法专门用于 (0,1) 矩阵计算。输入矩阵可以不是方阵形式；在本实现中要求 m×n 输入矩阵满足条件 m <= n <= 64。 当处理稀疏矩阵时，使用该算法是有益的。有限测试结果显示，在列权重大于 4 的情况下，Nijenhuis-Wilf 实现比 Kallman 算法更快；而在列权重小于或等于 4 的条件下，Kallman 算法则表现更优。特别地，当矩阵行数 m > 27 并且列权重为 3 时，该算法的性能可以达到 Nijenhuis-Wilf 实现速度的一千倍（甚至更多）。
     
  • 在CMEX中利用Nijenhuis-Wilf算法加速方阵的矩阵永久性计算：MATLAB实现
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    本文介绍了在CMEX环境中使用Nijenhuis-Wilf算法来加速方阵的矩阵永久性的计算，并详细描述了该算法的MATLAB实现方法。 使用 Nijenhuis-Wilf 算法计算方阵的恒量。此实现采用 CMEX（MATLAB 的 C 语言），比 L. Winslow 使用 MATLAB 语言实现的 Ryser 算法快约 400 倍。此外，在我们的测试中，该算法似乎比 Ryser 算法精确几个数量级。
     
  • 利用递归计算矩阵的永久值：MATLAB实现
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    本文介绍了如何使用MATLAB编程语言通过递归算法来高效地计算矩阵的永久值，提供了一个详细的代码示例和方法解析。 使用递归计算矩阵的永久值的技术被称为“未成年人扩展”或拉普拉斯扩展。这里提供了两个版本：1）MATLAB语言例程permanent_mat()比Xu的等效本地MATLAB函数快约8倍，并且它对稀疏矩阵进行了一些优化；2）C语言例程permanent()通过CMEX接口集成到MATLAB中，其速度超过Xu原生MATLAB函数500多倍。此外，在处理非常稀疏的矩阵时，此方法比更高级算法更快。在C版本中，一种可用的优化是将矩阵保留在内存中，从而减少内存消耗和复制矩阵所需的时间。
     
  • 矩阵永久的计算-MATLAB开发
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    本项目致力于通过MATLAB进行矩阵永久值的高效计算与分析，提供多种算法实现，并探讨其在实际问题中的应用。 设 \( A = (a_{ij}) \) 是一个 \( n \times n \) 实矩阵。\( A \) 的永久性定义为 \[ \text{perm}(A) = \sum_{\sigma} a_{1,\sigma(1)} a_{2,\sigma(2)} \cdots a_{n,\sigma(n)} \] 其中，和式通过集合 \( \{1, 2, \ldots, n\} \) 上所有可能的排列 \( \sigma \)，而 \( \sigma(i) \) 表示排列 \( \sigma \) 下数字 \( i \) 的映射。此例程用于计算永久性方阵。 矩阵的永久性在多个领域中非常重要，尤其是在组合学中，它被用来表征系统的配置或图的结构。
     
  • Matrix_Per(A)：在有向图中利用块计算矩阵的永久性 - MATLAB开发
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    Matrix_Per(A) 是一个MATLAB工具箱，用于通过分解有向图中的区块来高效计算矩阵的永久性。该方法优化了复杂网络分析中的关键矩阵运算。 在MATLAB环境中，矩阵的永久（Permanental）是一个与行列式相对的概念，在概率论、统计学和量子计算等领域中有重要的应用。然而，永久的计算通常比行列式的计算更为复杂，尤其是在大规模矩阵上。 我们将在“Matrix_Per”这个MATLAB开发项目中探讨如何在有向图的基础上计算矩阵的永久。首先需要理解矩阵的永久定义：对于一个n×n的矩阵A，其永久被定义为所有行或列元素乘积之和，并不考虑符号的变化： \[ \text{Per}(A) = \sum_{\pi \in S_n} \prod_{i=1}^{n} a_{i,\pi(i)} \] 其中，\(S_n\)是所有n个元素的排列集合。在永久计算中，我们忽略行或列交换产生的符号变化的影响。 在这个“Matrix_Per”项目里，矩阵被表示为有向图（Directed Graph, DG）。每个矩阵元素对应于一个节点，并且节点之间的边代表了这些元素的关系。通过利用这种结构来理解大矩阵的分解问题并将其转化为更小的问题进行处理是可能的。这通常涉及到使用最大流算法或最小割方法等策略，以找到最优的块划分。 这种方法基于矩阵稀疏性的事实：如果一个矩阵中大多数元素为零，则对应的有向图也会有很多孤立节点或者较小连通分量。通过这些分量可以并行计算永久值来提高效率。 在MATLAB实现上述算法时需要考虑以下几点： 1. **构建图形**：使用`graph`或`digraph`函数创建表示矩阵的有向图对象，将非零元素映射为边。 2. **分割图形**：利用如METIS等库进行块划分，以分解大图成为较小连通分量。 3. **计算子永久值**：对于每个独立的图部分，分别求解其对应的矩阵片段的永久。可以使用内置函数或自定义算法实现此步骤。 4. **组合结果**：根据各图形间的连接关系整合所有块的结果以获得整个矩阵的永久值。 此外，在处理大规模数据时还需考虑分布式计算框架（如MATLAB并行工具箱）的应用，以便进一步提升性能。“Matrix_Per.zip”文件可能包含了上述过程的具体实现代码和优化策略。通过研究这些资源可以深入了解如何在实际应用中高效地解决矩阵永久问题。
     
  • Matrix Permanent via Ryser Algorithm: 使用Ryser算法计算的矩阵永久值 - mat...
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    本文介绍了一种利用Ryser算法高效计算矩阵永久值的方法。通过这种方法，可以有效解决大规模矩阵永久值的计算难题，提供了一个新颖且实用的数学工具。 使用 Ryser 公式可以高效地计算矩阵的永久值，其时间复杂度为 O((n^2)(2^n))，这比传统的朴素算法 O(n!n) 更快。矩阵的永久被定义为行列式的类似物，在求和过程中会移除总和中的每一项。
     
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    本教程介绍如何使用MATLAB软件高效地计算各类矩阵的特征值，涵盖基本函数与高级技巧。适合初学者和进阶用户参考学习。 MATLAB求解矩阵特征值的部分源码如下： ```matlab clear; clc; A1 = [1 5 3 1/3 1/5 1 1 1/3 1/3 1 1 1/3 3 3 3 1]; A2 = [1 1/2 1/5 2 1 1/3 5 3 1]; ```
     
  • 分块矩阵在矩阵乘法中的MATLAB算法实现.pdf
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    本文探讨了利用MATLAB编程环境实现分块矩阵技术优化传统矩阵乘法运算的方法和步骤，旨在提高计算效率。 关于大矩阵分块乘法的实现及其在MATLAB中的代码编写方法。
     
  • Dijkstra矩阵算法在Matlab中的实现-dijkstra.m
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    本文介绍了如何使用MATLAB语言实现Dijkstra最短路径算法，并提供了完整的dijkstra.m函数代码示例。 在Matlab中实现Dijkstra矩阵算法以寻找任意两点间的最短路径。程序如下：
     
  • Python中矩阵计算的实现方法
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    本文章主要介绍了在Python语言环境下进行矩阵运算的方法和技巧，包括常用的库如NumPy的应用。适合初学者了解如何利用Python高效处理矩阵相关问题。 这段文字介绍了一段Python代码，该代码涵盖了矩阵的加减、乘积、求逆和计算行列式等相关运算。