MATLAB利用formatlab循环生成矩阵阵时如果需要采用还没来得及生成的数怎么办

Matlab常用生成矩阵函数
zeros(m,n)
生成一个 m 行 n 列的零矩阵,m=n 时可简写为 zeros(n)
生成一个 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵, 当m=n 时可写为 ones(n)
生成一个主对角线全为 1 的 m 行 n 列矩阵, m=n 时可简写为 eye(n),即为 n 维单位矩阵
若 X 是矩阵,则 diag(X) 为 X 的主对角线向量
若 X 是向量,diag(X) 产生以 X 为主对角线的对角矩阵
提取一个矩阵的下三角部分
提取一个矩阵的上三角部分
产生 0~1 间均匀分布的随机矩阵 m=n 时简写为 rand(n)
randn(m,n)
产生均值为0,方差为1的标准正态分布随机矩阵m=n 时简写为 randn(n)
生成n阶矩阵,矩阵中的数从1-n^2,且矩阵的横向、纵向、对角线和相等
生成n阶Hilbert矩阵,其中H(i,j)=1/(i+j-1)
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matlab 避免使用For循环的方法【转】 - 双人鱼的博客 - MySpace聚友免费...
.避免使用循环:& & 在中,循环运算效率非常低,因为是一种解释语言。像矩阵乘法的宏操作与诸如增加标号的微操作差不多一样快,因为代码解释的顶层都存在于这两个情形之中。循环应该只用于做最后的手段,并且一般用于控制运算,而不是由于计算的原因。& & 一般的程序中,的循环都可以用等效但更为快速的向量代码代替。(一般为寻找替代函数或使用技巧)例如,求和运算就可以使用函数,也可以通过将该向量乘以所有元素都为的列向量来求得。.向量化 转换一个循环矩阵向量的操作过程可以称为向量化。有时向量化看上去似乎十分低效,因为可能它做了比循环更多的计算。然而,向量化后的程序运行速度要快得多,因为重复应用到这个向量的是一个简单运算。重复行与列经常需要从头至尾重复一个或多个数值来构建矩阵。如果矩阵所有的数值都要相同,则可以使用像和这样的函数。但是假设有一个行向量,并且要产生一个行的矩阵,其每一行都是的复制。这里应避免使用循环,而是使用外积矩阵乘法操作。
)向量逻辑操作& & 程序运行速率慢的一个地方是条件语句。表面上看,条件检验无法进行向量化,但实际上,在中,如大于、等于这些比较函数都能够在向量或矩阵上运算。这样,下面的代码
& & 将返回结果,其中代表假,代表真。由后面产生一个冲激信号向量的技巧给出另一个简单例子:
nn = [-20:80];
impulse = (nn==0);
stem(nn,impulse);
)函数向量化函数用来以给定的上限和下限剪切一个输入信号。用常用的语句编写的代码如下:& && && && && && && && && && && &&&function y = clip(x,lo,hi)& && && && && && && && && && && &&&%Clip --- threshold large and small elements in matrix x& && && && && && && && && && && &&&%======&slowest possible version &=========& && && && && && && && && && && &&&[M,N] = size(x);& && && && && && && && && && && &&&for m = 1:M& && && && && && && && && && && &&&for n = 1:N& && && && && && && && && && && &&&if x(m,n) & hi& && && && && && && && && && && &&&x(m,n) =& && && && && && && && && && && &&&elseif x(m,n) & lo& && && && && && && && && && && &&&x(m,n) =& && && && && && && && && && && &&&end,end,end& && && && && && && && && && && &&&y =& && & 上面代码具有双重嵌套的循环,用于经过矩阵所有的元素。为得到速度较快的版本,必须完全放弃该循环而利用逻辑操作的向量性质。进一步,我们可以利用:和具有和的数值作为屏蔽,例如上述代码可以改写如下:
& && && && && && && && && && && &
& && && && && && && && && && && && &function y = clip(x,lo,hi)
& && && && && && && && && && && &&&%=========&fast version&=========
& && && && && && && && && && && &&&%(uses matrix logicals to replace loops)
& && && && && && && && && && && &&&y = (x .* [x&=hi]) + (hi .* [x&hi]);
& && && && && && && && && && && &&&y = (y .* [x&=10]) + (lo .* [x&lo]);
& & 如果使用上面的方法,算术运算的次数大于第一个版本。(可以使用和函数对这两个版本的函数进行计时)。即使是产生第二个版本需要进行倍次数的大量计算的情形,第二个版本仍运行得比第一个版本快上倍。)“:”算子& & “:”符号可以通过给出起始序号、步长以及结尾序号来产生标号范围。因此,规则相间的整数(或实数)向量可经由下式得到& && && && && && && && && && && & 另外,“:”可以与矩阵结合起来操作,对矩阵,分出一个的子矩阵。而(:)产生一个列向量,该向量正是的连接在一起的列。矩阵的更一般的“再成形”可以用函数实现。)经常使用指令来查询函数的帮助信息,而用指令查看函数内容
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