Fmincon函数，采用内部牛顿映射法，求解精度较高，可以采用大型优化，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-14，求解精度较高

Fminunc函数，采用梯度法，求解精度较高，求解速度快，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-12，求解精度较高

最大最小优化函数是一个实用性较强的函数，可以出来很多问题，求解速度较快，perm函数貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，从图1看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数,用最大最小化Fminmax求解精度为9*10^-10

fminsaerch函数优化速度快，比fminunc稳定性更高，perm函数貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，从图1看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数,用fminsearch求解结果为4.7*10^-10

Perm函数是多自变量单目标函数，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，既适合传统优化算法函数，也适合是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性，大范围看，图像是一个漏斗形函数，人容易收敛，但是小范围看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数

使用标准 IEEE 802.11ad 的“一个置换”偏移矩阵的半行分层 LDPC 解码器的 VHDL 实现 基于。 也可从 实现所有 4 种码率 “一个置换” - 它实际上并没有使用一个而是两个置换网络，因为它需要支持所有码率，但其中一个具有比正常操作置换网络更小的活动因子，因为它使用偏移而不是移位。 有关更多信息，请参阅或来自 do_files script_top.do - 编译 top_level 所需的一切 script_top_wrapper.do - 为 top_level_wrapper 编译所有内容（用于综合和 p&r） sim_top_level.do - 向波形添加大量信号并模拟直到输入结束（对于顶级） sim_top_level_quick.do - 添加一些信号到波形并模拟直到输入结束（对于顶级） sim_top_level_wrapper.do - 向波

2分不过分，因为的确可以用 2003 V7都可以用，经过验证！