MATLAB;matrix laboratory;矩阵实验室

MATLAB中基于矩阵的计算会比for循环快很多,在仿真时将for循环转换成矩阵的形式,有助于效率的提升,在进行转换的过程中,也是对自己数学思维的一个训练。

这部分的难点在于纬度。

eg:

m=zeros(1,15);
c=0;
for a=1:300for b=1:500c=c+1;m(c)= a*b+4*b+3*a;end
end

这是我自己进行这种方法的理解时写的一个例子,两个for循环嵌套,逻辑很简单。

改成矩阵计算:

a=[1:300];
b=[1:500];
m1=a.*b.'+4*repmat(b',size(a))+3*repmat(a,size(b'));
m=reshape(m,1,size(a,2)*size(b,2))

修改前后代码用时分别为0.023763和0.005179,效果很明显,这种转变方式对于较为复杂的算法处理而言,效率优化的意义更显然。

思路还是不难的,对我来说纬度的对应稍微费了点儿功夫,但这是MATLAB的基础,只能说自己还在入门吧,以后也会继续记录自己遇到的问题和解决方法的。

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