Matlab Vectorization:如何避免这种“for”循环?

时间:2012-08-22 13:34:45

标签: matlab vectorization

我有以下矩阵:

X=1 2 3  
Y=4 5 6  

A=1 2 3  
  4 5 6  
  7 8 9  

我想做

for each (i,j) in A  
  v = A(i,j)*X - Y
  B(i,j) = v * v'

即。 A的每个元素乘以向量X,然后结果向量从自身中减去Y,最后我们将该向量的内积乘以一个数字。
它可以在没有for循环的情况下完成吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:5)

在Matlab中经常被遗忘的一件事:运算符'采用共轭转置.'是普通的转置)。换句话说,A' == conj(trans(A)),而A.' == trans(A),如果A是一个复杂的矩阵则会产生影响。

好的,让我们将一些数学运用到你的方程式中。我们有

v = A(i,j)*X - Y
B(i,j) = v * v'
       = (A(i,j)*X - Y) * (A(i,j)*X - Y)'
       = A(i,j)*X * conj(A(i,j))*X' - Y * conj(A(i,j))*X' 
         - A(i,j)*X * Y' + Y * Y'
       = A(i,j)*conj(A(i,j)) * X*X' - conj(A(i,j)) * Y*X' - A(i,j) * X*Y' + Y*Y'

所以第一个结果是

B = A.*conj(A) * (X*X') - conj(A) * (Y*X') - A * (X*Y') + Y*Y'

真实矩阵/向量的情况下,一个人拥有身份

X*Y' == Y*X'
A == conj(A)

这意味着,您可以将表达式缩小为

B = A.*A * (X*X') - 2*A * (X*Y') + Y*Y'
  = A.^2 * (X*X') - 2*A * (X*Y') + Y*Y'

答案 1 :(得分:1)

另一种方法:

X = [1 2 3]
Y = [4 5 6]
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

V = bsxfun(@minus, A(:)*X, [4 5 6])
b = sum((V.^2)')
B = reshape(b , 3, 3)

我得到了结果:

B = 27     5    11
    45   107   197
   315   461   635