Question

让x = [1,...,t]成为包含t个组件以及A和P数组的向量。我问自己是否有机会缩短它，因为它看起来非常麻烦：

for n = 1:t
    for m = 1:n
        H(n,m) = A(n,m) + x(n) * P(n,m)
    end
end

Answer 1

我的建议：bsxfun(@times,x,P) + A;

e.g。

A = rand(3);
P = rand(3);
x = rand(3,1);

for n = 1:3
    for m = 1:3
        H(n,m) = A(n,m) + x(n) * P(n,m);
    end
end 


H2 = bsxfun(@times,x,P) + A;

%//Check that they're the same
all(H(:) == H2(:))

返回

ans =  1

修改 Amro是对的！要使第二个循环取决于第一次使用tril：

H2 = tril(bsxfun(@times,x,P) + A);

矩阵是否正方形，因为这也会产生其他问题

Answer 2

就像我在评论中指出的那样，除非这是一个拼写错误，否则第二个for循环计数器取决于第一个for循环的那个......

如果是故意的，我想出了以下解决方案：

% some random data
t = 10;
x = (1:t)';
A = rand(t,t);
P = rand(t,t);

% double for-loop
H = zeros(t,t);
for n = 1:t
    for m = 1:n
        H(n,m) = A(n,m) + x(n) * P(n,m);
    end
end

% vectorized using linear-indexing
[a,b] = ndgrid(1:t,1:t);
idx = sub2ind([t t], nonzeros(tril(a)), nonzeros(tril(b)));
xidx = nonzeros(tril(a));
HH = zeros(t);
HH(tril(true(t))) = A(idx) + x(xidx).*P(idx);

% check the results are the same
assert(isequal(H,HH))

我更喜欢@Dan的解决方案。这里唯一的优点是我不计算不必要的值（因为矩阵的上半部分是零），而另一个解决方案计算完整矩阵然后削减额外的东西。

Answer 3

tril(A + P.*repmat(x',1,t))

EDIT。这是当x是行向量时。如果x是列向量，则使用tril(A + P.*repmat(x,t,1))

如果您的示例代码是正确的，那么对于任何j＆gt; H（i，j）= 0;我，例如X（1,2）。例如，t = 3就可以了。

H = 

'A(1,1) + x(1) * P(1,1)'                          []                          []
'A(2,1) + x(2) * P(2,1)'    'A(2,2) + x(2) * P(2,2)'                          []
'A(3,1) + x(3) * P(3,1)'    'A(3,2) + x(3) * P(3,2)'    'A(3,3) + x(3) * P(3,3)'

Answer 4

一个好的开始是

H = A + x*P

这可能不是一个有效的解决方案，您必须检查数组和向量的一致性，并确保使用正确的乘法，但这应该足以指向正确的方向。如果您是Matlab的新手，请注意向量可以是1xn或nx1，即行和列向量是不同的物种，与许多编程语言不同。如果x不是您想要的rhs，您可能需要在Matlab中进行转置，x'。

从一个角度来看，Matlab是一种数组语言，显式循环通常是不必要的，甚至通常都不是一种好方法。

Answer 5

由于第二个循环的范围为1:n，因此您可以将矩阵A和P的下三角部分用于计算

H = bsxfun(@times,x(:),tril(P)) + tril(A);

在Matlab中缩短这一点

5 个答案: