实在是小白帖子了，期望大家不要见笑，matlab中求和修改成求最大

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就是将Tval（i）的最后的sum改成max，其余不变，因为是多元，所以不知道怎么运行，这是其中的一部分程序，求大家给个提示什么的，方法

climit = zeros(1, kmax);
    [Tval] = deal(climit);
    runlength = kmax;
    weight = (win(i)-1):(-1):0;
    weight = (1-lambda).^weight';
    wm = repmat(weight, 1, dim)
    Tval(i) = sum((sum(wm.*(rankMat((cidx-win(i)+1):cidx, :)-(cidx+1)/2), 1)).^2)/(sd(i)^2)
    icount = 1;
    nbound=10000;
    permT = zeros(1, nbound);
    permT1 = zeros(1,kmax);
    if i == 1
        while icount <= nbound
            per = randperm(cidx)
            pRank = rankMat(per,:)
            permT(icount) = sum((sum(wm.*(pRank((cidx-win(i)+1):cidx, :)-(cidx+1)/2), 1)).^2)/(sd(i)^2);
            icount = icount + 1
        end
        climit(i) = quantile(permT, 1-alpha)
   else
        p=1
       while p<2
           per = randperm(cidx)
           dsample=rawSample(per,:)
           pRank=rankMat(per,:)
           k=max(1,i-win(i)+1)
           q=1
           while q<2
             if k>i-1;
                 weight = (win(i)-1):(-1):0;
                 weight = (1-lambda).^weight';
                 wm = repmat(weight, 1, dim);
                 climit(i) = sum((sum(wm.*(pRank((cidx-win(i)+1):cidx, :)-(cidx+1)/2), 1)).^2)/(sd(i)^2)
                 p=2
                 break
             else
                 for r = 1 : dim
                     esample = dsample(1:k+m0,:);
                     [b,rdx] = sort(esample(1:k+m0,r));
                     kRank(rdx, r) = 1:k+m0
                 end
                     weight = (win(k)-1):(-1):0;
                     weight = (1-lambda).^weight';
                     wm = repmat(weight, 1, dim)
                     permT1(k) = sum((sum(wm.*(kRank((m0+k-win(k)+1):m0+k, :)-(m0+k+1)/2), 1)).^2)/(sd(k)^2)
                     v=climit
                     if permT1(k)>climit(k)
                        q=1
                        k=k+1   
                     else
                        p=2

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