2015-04-12 172 views
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enter image description here如何生成在MATLAB这个矩阵

矩阵H是n乘N,N- = 10000。我可以使用循环在matlab中生成这个矩阵。我只是想知道是否有任何方法可以做到这一点,而无需在matlab中循环。

回答

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您可以看到,矩阵的右上部分由1/sqrt(n*(n-1))组成,对角元素由-(n-1)/sqrt(n*(n-1))组成,第一列由1/sqrt(n)组成,其余元素为零。

我们可以生成完整的矩阵,它包含第一列全部为1/sqrt(n),然后剩下的列为1/sqrt(n*(n-1))然后我们需要修改矩阵以包含剩余部分。

因此,让我们专注于从第2行第2列开始的元素,因为它们遵循一个模式。一旦完成,我们可以构建其他构建最终矩阵的东西。

x = 2:n; 
Hsmall = repmat([1./sqrt(x.*(x-1))], n-1, 1); 

下一步,我们将解决对角线元素:

Hsmall(logical(eye(n-1))) = -(x-1)./sqrt(x.*(x-1)); 

现在,让我们零元素的其余部分:

Hsmall(tril(logical(ones(n-1)),-1)) = 0; 

既然我们已经做了,让我们创建一个将所有这些组合在一起的新矩阵:

H = [1/sqrt(n) 1./sqrt(x.*(x-1)); repmat(1/sqrt(n), n-1, 1) Hsmall]; 

因此,完整的代码:

x = 2:n; 
Hsmall = repmat([1./sqrt(x.*(x-1))], n-1, 1); 
Hsmall(logical(eye(n-1))) = -(x-1)./sqrt(x.*(x-1)); 
Hsmall(tril(logical(ones(n-1)),-1)) = 0; 
H = [1/sqrt(n) 1./sqrt(x.*(x-1)); repmat(1/sqrt(n), n-1, 1) Hsmall]; 

下面是与n = 6一个例子:

>> H 

H = 

    Columns 1 through 3 

     0.408248290463863   0.707106781186547   0.408248290463863 
     0.408248290463863  -0.707106781186547   0.408248290463863 
     0.408248290463863       0  -0.816496580927726 
     0.408248290463863       0       0 
     0.408248290463863       0       0 
     0.408248290463863       0       0 

    Columns 4 through 6 

     0.288675134594813   0.223606797749979   0.182574185835055 
     0.288675134594813   0.223606797749979   0.182574185835055 
     0.288675134594813   0.223606797749979   0.182574185835055 
     -0.866025403784439   0.223606797749979   0.182574185835055 
         0  -0.894427190999916   0.182574185835055 
         0       0  -0.912870929175277 
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谢谢,我学到了一些东西。 – aaa

+0

@meng - 很高兴能帮到你!这是有趣的问题。 – rayryeng

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一如既往的好解释!本来会跟triu + repmat一起去的,所以不得不寻找替代方法:) – Divakar

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既然你用的10000一个相当大的n价值的工作,你可能想挤出尽可能多的表现尽可能。 与展望,您可以使用基于cumsum的有效途径 -

%// Values to be set in each column for the upper triangular region 
upper_tri = 1./sqrt([1:n].*(0:n-1)); 

%// Diagonal indices 
diag_idx = [1:n+1:n*n]; 

%// Setup output array 
out = zeros(n,n); 

%// Set the first row of output array with upper triangular values 
out(1,:) = upper_tri; 

%// Set the diagonal elements with the negative triangular values. 
%// The intention here is to perform CUMSUM across each column later on, 
%// thus therewould be zeros beyond the diagonal positions for each column 
out(diag_idx) = -upper_tri; 

%// Set the first element of output array with n^(-1/2) 
out(1) = -1/sqrt(n); 

%// Finally, perform CUMSUM as suggested earlier 
out = cumsum(out,1); 

%// Set the diagonal elements with the actually expected values 
out(diag_idx(2:end)) = upper_tri(2:end).*[-1:-1:-(n-1)]; 

运行测试

(i)与n = 10000,在我结束运行时是 - Elapsed time is 0.457543 seconds。 (II)现在,作为最终的性能压缩练习,您可以使用此MATLAB Undodumented Blog中列出的更快的预分配方案来编辑​​out的预分配步骤。因此,预分配步骤将如下所示 -

out(n,n) = 0; 

此编辑代码的运行时为 - Elapsed time is 0.400399 seconds

(三)n = 10000other answer by @rayryeng运行时产生 - Elapsed time is 1.306339 seconds.

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让它总是把我的实现以速度吹出水面:)。 +1。 – rayryeng

+1

@rayryeng虽然你的解释是最好的!你在优化部分有很长的路要走,特别是在bsxfun,独特的,准确的等等! – Divakar