层次分析法是用来根据多种准则，或是说因素从候选方案中选出最优的一种数学方法递阶层次的建立与特点一般分为三层，最上面为目标层，最下面为方案层，中间是准则层或指标层。最顶层是我们的目标，比如说选leader，选工作，选旅游目的地中间层是判断候选方物或人优劣的因素或标准选工作时有：发展前途 ，待遇 ，工作环境等选leader时有：年龄，经验，教育背景，魅力构造判断矩阵由于准则层中的各准侧的权
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2024-08-02 15:57:52
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在数据分析过程中，某一分析结果可能不能通过数据直观的看出，而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中，经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例，也就是权重。确定权重的方法有多种，这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。（本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》）什么是目标优化矩阵表？目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机的1/
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2023-10-19 23:12:06
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1、方形矩阵A对应的行列式|A|用于判断矩阵是否为奇异矩阵，若|A|非0，则矩阵为非奇异矩阵，若|A|=0，则A为奇异矩阵。
2、|AB| = |A||B|
3、A的伴随矩阵AdjA的求法：
4、A的逆矩阵的求法：
5、系数矩阵加一列右端项的矩阵叫增广矩阵，英文叫做augmented
matrix，记作：(A|B)
6、矩阵转置相关运算：
7、矩阵乘以常数的运算
8、矩阵分块后满足矩阵乘
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2023-06-03 13:17:50
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# 判断矩阵的Wpython求解
## 引言
在进行决策分析时，我们常常需要对一系列的专家意见进行加权，以得到一个客观的评估结果。判断矩阵是一种常用的工具，可以帮助我们对不同因素进行权重的分配。Wpython则是一个用于求解判断矩阵的Python库，可以帮助我们快速计算出权重结果。本文将引导刚入行的开发者学习如何使用Wpython进行判断矩阵的求解。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤表格：
原创
2023-09-12 17:39:34
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文章目录矩阵(二维数组)向量（只有一列的矩阵）矩阵简单运算矩阵加（减）法矩阵乘（除）标量矩阵乘法特例：矩阵与向量相乘矩阵与矩阵相乘矩阵乘法的性质单位矩阵矩阵的逆矩阵转置 矩阵(二维数组)矩阵：长方阵列排列的复数或实数集合 通常用大写字母表示，比如 矩阵的维度：行*列 矩阵的项：矩阵内部的某个数 第行第列对应元素 矩阵提供了 一种 快速整理、索引和访问大量数据的很好的方式。向量（只有一列的矩阵）通
# Python计算判断矩阵的权重
在多属性决策问题中，通常需要计算判断矩阵的权重，以便根据不同的标准来进行决策。本文将引导你如何使用Python来计算判断矩阵的权重，特别是利用特征值法来实现这一过程。
## 一、整体流程
在进行Python编程之前，我们首先明确整件事情的流程。下表列出了具体的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|--
（通过MATLAB实现）1.线性加权法 线性加权法的适用条件是各评价指标之间相互独立， 这样就可以利用多元线性回归方法来得到各指标对应的系数。 举个例子：所评价的对象是股票， 已知一些股票的各个指标以及这些股票的
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2023-08-08 10:23:53
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1. 背景 在求解评价类问题时，构建合理的指标权重是得到一个合理结果的重要前提。 确定指标权重的方法大致可以分为两类：以层次分析法为代表的主观定权法，和熵权法、变异系数法等客观定权法。在评价类问题中比较常用的是客
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2024-04-05 22:36:43
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矩阵乘法是种极其耗时的运算。以
为例，其中
和
都是
矩阵。根据矩阵乘法的定义，
中的每个元素需要按照如下方式计算
式(4.8)包含一个
次的循环，因此计算
的时间复杂度为
。而
共有
个元素，因此总时间
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2024-08-12 13:48:24
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之前 MATLAB绘制矩阵权（Matrix weighted）有理Bezier曲线提到了矩阵权的方法，现在我将其用到loop细分上，实现矩阵权的loop细分 loop细分的算法在我之前的博客中已经多次提到了，下面将其推广到矩阵权的loop细分上浙江大学 杨勋年老师论文——Matrix weighted rational curves and surfacesloop细分规则1.网格内部V-顶点位
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2024-05-28 11:27:32
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tf.nn.embedding_lookup_sparse(
params,
sp_ids,
sp_weights,
partition_strategy='mod',
name=None,
combiner=None,
max_norm=None
) 主要的作用是接收一个稀疏矩阵，返回一个embedding，这个embedding是在p
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2024-04-03 15:20:36
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注：应用程序时，只需要将评判矩阵，也就是判断矩阵，输入到程序中即可，即修改A矩阵，其他地方都不需要修改。 首先进行对矩阵一致性的判断，只有通过一致性检验的矩阵，得到的权重才更可靠，涉及较少变量（如2个变量）直接手算。Matlab代码如下：% %AHP权重计算MATLAB程序% %数据读入clc...
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2015-07-20 13:29:00
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02 论文提供的太阳镜的评价体系03 建立目标层和准则层的判断矩阵 （论文提供）04 首先需要对判断矩阵进行一致性检验4.1 一致性检验的一般步骤4.2 对应上方步骤的变量和代码05 一致性检验通过之后开始计算权重5.1 算术平均法计算权重-理论部分5.2 算术平均法计算权重-代码部分5.3 几何平均法计算权重-理论部分5.4 几何平均法计算权重-代码部分5.5 特征值法计算权重-理论部
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2024-01-06 19:55:09
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可以分为主观、客观以及主观与客观相结合的方法，1 常见的主观赋权法一般地，主观赋权法在确定权重时主要依据决策者和专家的知识经验或偏好，将各指标按重要程度进行比较、分配权值或计算得出其权重，其认为权重的实质是评价指标对于评价目标相对重要程度的量化体现。此类方法的主观随意性比较强，但指标权重大小的排序基本与评价对象的实际情况相符合。目前比较常用的主观赋权方法可归为4类：专家估测法、层次分析
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2023-10-20 09:59:27
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在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“Java 矩阵链乘问题”的求解方法和过程。矩阵链乘是一个经典的动态规划问题，其目的是找到最优的计算顺序以最小化算术运算的总成本。下面的内容将从多个方面进行详解，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施以及监控告警。
## 备份策略
为了确保矩阵链乘算法的实现过程能够得到良好的备份与恢复，我设计了以下备份策略。
### 思维导图 + 存储架构
文章目录一、算法简介1.1 基本特性1.2 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）二、算法思路三、代码实现 一、算法简介1.1 基本特性矩阵分解将一个矩阵分解为两个或者多个低维矩阵的，这两个低维矩阵能够代表原矩阵特性并且预测原矩阵中未知的特性——在推荐系统矩阵中的描述就是：通过评估低维矩阵乘积来拟合评分矩阵。 图 1.如图1所示，一个有m个用户与n个项目的
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2024-06-14 11:23:50
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4 矩阵分析4.1 向量范数1.概念向量x属于空间V，若有一种实值函数f(x)能将向量x映射为一个实数，记作f(x)=||x||，只要这个实值函数||x||满足 1）正定性： ||x|| ≥ 0 2）齐次性： ||kx|| = |k|||x||（k∈N） 3）三角不等式： ||x+y|| ≤ ||x||+||y|| ( x,y均为V空间的向量) 那么这个函数||x||就可以用来表征向量x的
一、层次分析法解决评价类问题的三个主要思想：判断矩阵：一致性检验的步骤：一致矩阵计算权重：判断矩阵计算权重：求权重的三种方法：算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重计算各方案的得分二、层次分析法的定义三、总结①层次分析法第一步：画出层次结构图②层次分析法第二步：构造判断矩阵③计算权重并进行一致性检验④计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序四、层次分析法的局限性五、模型的扩展1、我们
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2024-08-13 19:43:48
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第1章 数据结构和算法 三个主要目的： 学习常用的数据结构，形成一个程序员的基本数据结构工具箱（toolkit），这些工具是解决许多问题的理想选择；引入并加强权衡（tradeoff）的概念，每一个数据结构都有其相关的代价和效益的权衡；评估一个数据额结构或算法的有效性，通过分析确定哪个数据结构对一个新问题而言最合适。 &
介绍这里讲的顶点对之间的最短路径是基于动态规划在图中的实现。每一个循环都类似矩阵乘法，因此这个算法看起来就像是一直在做矩阵乘法。实现在这里我们用邻接矩阵表示法来表示一个图，因为相对邻接表来说，邻接矩阵表示要容易些，并且采用自底而下的算法来计算最短路径权重。typedef int (*Metrix)[VERTEX_NUMBER];
void printfMatrix(Metrix graphmetr
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2024-05-20 20:46:11
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