用外积和法设计的权矩阵，不能保证p对模式全部正确的联想。若对记忆模式对加以限制（即要求p个记忆模式Xk是两两正交的），则用外积和法设计的BAM网具有较好的联想能力。 在难以保证要识别的样本（或记忆模式）是正交的情况下，如何求权矩阵，并保证具有较好的联想能力？这个问题在用BAM网络实现对字符的识别程序仿真中得到体现。我们做过尝试，用伪逆法求权矩阵，虽然能对未加干扰的字符全部进行识别，但对加有噪声的字符识别效果很差。至于采用改变结构和其他算法的方法来求权矩阵，将是下一步要做的工作。-foreign

矩阵求逆，经典算法，全主元高斯约当法，经典源码，用途广泛-matrix inversion, classic algorithms, the main yuan Gaussian all about when France, classic source, a wide range of uses

hill算法的加解密算法的实现 明文：　　　　　　　　　 密文：　　 其中， 例子：P＝HILL ，对应：7，8，11，11。 密钥： 加密： 　　　 ＝（9,8,8,24） 　　　 ＝（JIIY） 解密算法中，由于要求出矩阵K的逆矩阵，因此解密算法作为选做内容。对于加密的结果，可以进行手动验算。 -Hill encryption and decryption algorithm