我有一个以新的方式输出矩阵的函数。但是,根据矩阵的大小,基础矩阵的数量不同。所以在简化的“Matlab伪代码”中:
if matrixsize==1
for a1=1:4
out(a1)=Matrix*basis(a1)
end
elseif matrixsize==2
for a1=1:4
for a2=a1:4
out(a1,a2)=Matrix*basis(a1)*basis(a2)
end
end
elseif matrixsize==3
for a1=1:4
for a2=a1:4
for a3=a2:4
out(a1,a2,a3)=Matrix*basis(a1)*basis(a2)*basis(a3)
end
end
end
elseif ...
等等
是否可以为矩阵大小的任何值编写此代码? 换句话说:是否可以创建一个自动创建上述循环的循环? 如果这在Matlab中不起作用,那么Python中可能有一个解决方案吗?
(背景:这个问题来自量子物理学,我想在保利基础上写一个量子态)
这是一个有效的Matlab代码,用于显示问题:
function T=newbasis(n)
%create a random matrix
m=2^n;
M=randn(m);
%Pauli matrices
s{1}=sparse([1,0;0,1]);
s{2}=sparse([0,1;1,0]);
s{3}=sparse([0,-1i;1i,0]);
s{4}=sparse([1,0;0,-1]);
if n==1
for a1=1:4
T(a1)=trace(M*betterkron(s{a1}));
end
elseif n==2
for a1=1:4
for a2=a1:4
T(a1,a2)=trace(M*betterkron(s{a1},s{a2}));
end
end
elseif n==3
for a1=1:4
for a2=a1:4
for a3=a2:4
T(a1,a2,a3)=trace(M*betterkron(s{a1},s{a2},s{a3}));
end
end
end
else
T=[]
end
%Not very clever but just to keep it simple
function krn=betterkron(A,varargin)
krn = A;
for j = 2:nargin;
krn = kron(krn,varargin{j-1});
end
end
end
答案 0 :(得分:3)
虽然原则上可以用递归函数做这样的多个循环,但它会很复杂。幸运的是,使用多个循环并不是最好的方法。 MATLAB允许您在N维下标和1维线性索引之间来回转换。因此,您可以对线性索引执行单个循环,然后转换回N维下标。所以像这样:
for i=1:numel(Matrix) % loop over linear index
inds = ind2sub(size(Matrix), i); % convert linear index to subscript
% Each index should be greater than or equal to the previous
% e.g. a2=a1:4, a2 starts at a1 so cannot be less than a1
if any(diff(inds) < 0)
continue
end
% Do the calculation
% s{inds} is equivalent to s{i1}, s{i2}, ...
T(i) = trace(M*betterkron(s{inds}));
end