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我有两个似乎密切相关的 matlab 问题。
我想找到最有效的方法(无循环?)将 (A x A) 矩阵与 3d 矩阵 (A x A x N) 的每个矩阵相乘。另外,我想追踪每一种产品的踪迹。 http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication#Frobenius_product
这是弗罗贝尼乌斯内积。在下面的蹩脚代码中,我使用了更有效的辅助定义。
我想将向量 (N x 1) 的每个元素与其“对应”的 3d 矩阵 (A x A x N) 矩阵相乘。
function Y_returned = problem_1(X_matrix, weight_matrix)
% X_matrix is the randn(50, 50, 2000) matrix
% weight_matrix is the randn(50, 50) matrix
[~, ~, number_of_matries] = size(X_matrix);
Y_returned = zeros(number_of_matries, 1);
for i = 1:number_of_matries
% Y_returned(i) = trace(X_matrix(:,:,i) * weight_matrix');
temp1 = X_matrix(:,:,i)';
temp2 = weight_matrix';
Y_returned(i) = temp1(:)' * temp2(:);
end
end
function output = problem_2(vector, matrix)
% matrix is the randn(50, 50, 2000) matrix
% vector is the randn(2000, 1) vector
[n1, n2, number_of_matries] = size(matrix);
output = zeros(n1, n2, number_of_matries);
for i = 1:number_of_matries
output(:, :, i) = vector(i) .* matrix(:, :, i);
end
output = sum(output, 3);
end
最佳答案
我假设你的意思是逐元素乘法:
关于Matlab - 将矩阵与 3d 矩阵的每个矩阵相乘,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21031256/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!