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求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >
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求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >
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若在m×n的矩陣中有一個元素a[i,j]滿足下述條件：a[i,j]既是第i行元素中的最小值
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G
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基于matlab的m/m/n排隊仿真源碼
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g(x)=f(m,n,L), 其中,m,n,L均服從正態分布,分布情況也在所給的圖中. 使用matlab,用蒙特卡羅模擬法 對該函數進行模擬,得出g(x)大于0的概率.
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//奇異值分解法求廣義逆 //本函數返回值小于0表示在奇異值分解過程, //中迭代值超過了60次還未滿足精度要求. //返回值大于0表示正常返回。 //a-長度為m*n的數組
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生成給定分布律的隨機數 ％ r=specrnd(x,p)返回一個來自分布律P(x)=p的隨機數 ％ r=specrnd(x,p,m,n)返回m*n隨機數矩陣 ％ p的默認值為等概率
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Matlab實現： Erlang B model(M/M/n/n)與 Erlang C model排隊系統的模擬
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y3k=fft(u,(m+n-2)/4) i=1:(m+n-2)/4 subplot(5,2,9) stem(i,u) title( 濾波后上采樣 ) k=1:(m+n-2
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