H矩阵是n-by-n,n = 10000。我可以使用循环在matlab中生成这个矩阵。我只是想知道是否有任何方法可以做到这一点,而无需在matlab中循环。
答案 0 :(得分:3)
您可以看到矩阵的右上部分由1 / sqrt(n*(n-1))
组成,对角元素由-(n-1)/sqrt(n*(n-1))
组成,第一列由1/sqrt(n)
组成,其余元素为零。
我们可以生成包含所有1 / sqrt(n)
的第一列的完整矩阵,然后将其余列添加到1 / sqrt(n*(n-1))
,然后我们需要修改矩阵以包含其余的你想要的。
因此,让我们专注于从第2行第2列开始的元素,因为这些元素遵循模式。一旦我们完成,我们就可以构建构建最终矩阵的其他东西。
x = 2:n;
Hsmall = repmat([1./sqrt(x.*(x-1))], n-1, 1);
接下来,我们将解决对角元素:
Hsmall(logical(eye(n-1))) = -(x-1)./sqrt(x.*(x-1));
现在,让其他元素归零:
Hsmall(tril(logical(ones(n-1)),-1)) = 0;
现在我们已经完成了,让我们创建一个新矩阵,将所有这些组合在一起:
H = [1/sqrt(n) 1./sqrt(x.*(x-1)); repmat(1/sqrt(n), n-1, 1) Hsmall];
因此,完整的代码是:
x = 2:n;
Hsmall = repmat([1./sqrt(x.*(x-1))], n-1, 1);
Hsmall(logical(eye(n-1))) = -(x-1)./sqrt(x.*(x-1));
Hsmall(tril(logical(ones(n-1)),-1)) = 0;
H = [1/sqrt(n) 1./sqrt(x.*(x-1)); repmat(1/sqrt(n), n-1, 1) Hsmall];
以下是n = 6
的示例:
>> H
H =
Columns 1 through 3
0.408248290463863 0.707106781186547 0.408248290463863
0.408248290463863 -0.707106781186547 0.408248290463863
0.408248290463863 0 -0.816496580927726
0.408248290463863 0 0
0.408248290463863 0 0
0.408248290463863 0 0
Columns 4 through 6
0.288675134594813 0.223606797749979 0.182574185835055
0.288675134594813 0.223606797749979 0.182574185835055
0.288675134594813 0.223606797749979 0.182574185835055
-0.866025403784439 0.223606797749979 0.182574185835055
0 -0.894427190999916 0.182574185835055
0 0 -0.912870929175277
答案 1 :(得分:1)
由于您使用的n
值非常大10000
,因此您可能希望尽可能多地提高性能。
与此同时,您可以使用基于cumsum
-
%// Values to be set in each column for the upper triangular region
upper_tri = 1./sqrt([1:n].*(0:n-1));
%// Diagonal indices
diag_idx = [1:n+1:n*n];
%// Setup output array
out = zeros(n,n);
%// Set the first row of output array with upper triangular values
out(1,:) = upper_tri;
%// Set the diagonal elements with the negative triangular values.
%// The intention here is to perform CUMSUM across each column later on,
%// thus therewould be zeros beyond the diagonal positions for each column
out(diag_idx) = -upper_tri;
%// Set the first element of output array with n^(-1/2)
out(1) = -1/sqrt(n);
%// Finally, perform CUMSUM as suggested earlier
out = cumsum(out,1);
%// Set the diagonal elements with the actually expected values
out(diag_idx(2:end)) = upper_tri(2:end).*[-1:-1:-(n-1)];
运行时测试
(I)使用n = 10000
,我最后的运行时为 - Elapsed time is 0.457543 seconds
。
(II)现在,作为最终的性能压缩实践,您可以使用此MATLAB Undodumented Blog中列出的更快的预分配方案编辑out
的预分配步骤。因此,预分配步骤看起来像这样 -
out(n,n) = 0;
使用此编辑代码的运行时为 - Elapsed time is 0.400399 seconds
。
(III)n = 10000
的运行时other answer by @rayryeng屈服 - Elapsed time is 1.306339 seconds.