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多维矩阵乘法:利用简单函数实现快速的多维数组矩阵运算 - MATLAB开发

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简介:
这段MATLAB代码提供了一个简洁的方法来执行高效的多维矩阵乘法操作。通过使用简单的函数,它可以方便地处理复杂的多维数组计算任务。 `mmat(A,B)` 执行矩阵乘法操作,其中 A 和 B 是多维数组的一部分。这个函数与 MATLAB 中用于二维数组的内置 `mtimes` 函数功能相同。然而,它自然地扩展了 `mtimes` 的应用范围,使得两个输入数组可以具有任意数量的额外维度。 例如: ```matlab A = [1 2; 2 1]; B = [3 4; 1 2]; mmat(A,B) == mtimes(A,B) ``` 在这个例子中,矩阵 A 和 B 的乘法结果通过 `mmat` 函数计算与直接使用 `mtimes` 函数相同。然而,A 和 B 可以沿第3维度展开: ```matlab A = repmat([1 2; 2 1],[1 1 5]); C = mmat(A,B) ``` 结果数组 C 将包含: - `C(:,:,1) = A(:,:,1)*B` - `C(:,:,2) = A(:,:,2)*B` ... 在这个例子中,矩阵 B 沿着单例维度扩展以匹配与 A 的乘法操作大小。 此外,在调用时: ```matlab mmat(A,B,dim) ``` 参数 dim 可用于指定在哪个维度上执行矩阵乘法。

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  • - MATLAB
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    这段MATLAB代码提供了一个简洁的方法来执行高效的多维矩阵乘法操作。通过使用简单的函数,它可以方便地处理复杂的多维数组计算任务。 `mmat(A,B)` 执行矩阵乘法操作,其中 A 和 B 是多维数组的一部分。这个函数与 MATLAB 中用于二维数组的内置 `mtimes` 函数功能相同。然而,它自然地扩展了 `mtimes` 的应用范围,使得两个输入数组可以具有任意数量的额外维度。 例如: ```matlab A = [1 2; 2 1]; B = [3 4; 1 2]; mmat(A,B) == mtimes(A,B) ``` 在这个例子中,矩阵 A 和 B 的乘法结果通过 `mmat` 函数计算与直接使用 `mtimes` 函数相同。然而,A 和 B 可以沿第3维度展开: ```matlab A = repmat([1 2; 2 1],[1 1 5]); C = mmat(A,B) ``` 结果数组 C 将包含: - `C(:,:,1) = A(:,:,1)*B` - `C(:,:,2) = A(:,:,2)*B` ... 在这个例子中,矩阵 B 沿着单例维度扩展以匹配与 A 的乘法操作大小。 此外,在调用时: ```matlab mmat(A,B,dim) ``` 参数 dim 可用于指定在哪个维度上执行矩阵乘法。
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