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2019-12-10, 16:49
有没有一种方法可以在MATLAB中组合2个向量，例如：
mat = zeros(length(C),length(S)); for j=1:length(C) mat(j,:)=C(j)*S; end 使用类似于以下内容的常规MATLAB语法：
mat = C * S(1:length(S)) 这给出了“内部矩阵尺寸必须一致误差”，因为它正在尝试执行正常的矩阵运算。这不是标准的线性代数运算，所以我不确定如何在MATLAB中正确表达它，但是似乎不需要循环就可以实现，而这在MATLAB中太慢了。
回答：
根据您的描述，这听起来像是简单的矩阵运算。您只需要确保C和S的尺寸正确即可。 C应该是列向量（ length（C） --1），而S应该是行向量（1by- length（S） ）。假设它们是正确的尺寸，请执行以下操作：
mat = C*S; 如果您不确定它们的尺寸，可以使用以下方法：
mat = (C(:))*(S(:)'); 编辑：实际上，我对括号有点疯狂。其中一些是不必要的，因为没有操作顺序方面的问题。这是一个更干净的版本：
mat = C(:)*S(:)'; 说明：
MATLAB中的矩阵乘法运算符 (http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/ref/mtimes.html)将根据要应用的向量的尺寸来产生内积 (http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication#Relationship_with_the_inner_product_and_the_outer_product) （导致标量值）或外积 (http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication#Relationship_with_the_inner_product_and_the_outer_product) （导致矩阵）。
上面的最后一个方程产生一个外积，这是因为使用了冒号运算符 (http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/ref/colon.html)来重塑矢量自变量的维数。语法C（:)重塑C的内容到一个单一的列向量。语法S（:)'将S的内容重塑为列向量，然后将其转置为行向量。乘以后，将得到一个大小为矩阵（ length（C） × length（S） ）。
注意：冒号运算符的这种用法适用于任何维数的向量和矩阵，从而使您可以将它们的内容重塑为单个列向量（这使某些操作更加容易，如另一个SO问题所示 (https://stackoverflow.com/questions/709872/multi-dimension-any) ）。
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/1033961)
mat = zeros(length(C),length(S)); for j=1:length(C) mat(j,:)=C(j)*S; end 使用类似于以下内容的常规MATLAB语法：
mat = C * S(1:length(S)) 这给出了“内部矩阵尺寸必须一致误差”，因为它正在尝试执行正常的矩阵运算。这不是标准的线性代数运算，所以我不确定如何在MATLAB中正确表达它，但是似乎不需要循环就可以实现，而这在MATLAB中太慢了。
回答：
根据您的描述，这听起来像是简单的矩阵运算。您只需要确保C和S的尺寸正确即可。 C应该是列向量（ length（C） --1），而S应该是行向量（1by- length（S） ）。假设它们是正确的尺寸，请执行以下操作：
mat = C*S; 如果您不确定它们的尺寸，可以使用以下方法：
mat = (C(:))*(S(:)'); 编辑：实际上，我对括号有点疯狂。其中一些是不必要的，因为没有操作顺序方面的问题。这是一个更干净的版本：
mat = C(:)*S(:)'; 说明：
MATLAB中的矩阵乘法运算符 (http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/ref/mtimes.html)将根据要应用的向量的尺寸来产生内积 (http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication#Relationship_with_the_inner_product_and_the_outer_product) （导致标量值）或外积 (http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication#Relationship_with_the_inner_product_and_the_outer_product) （导致矩阵）。
上面的最后一个方程产生一个外积，这是因为使用了冒号运算符 (http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/ref/colon.html)来重塑矢量自变量的维数。语法C（:)重塑C的内容到一个单一的列向量。语法S（:)'将S的内容重塑为列向量，然后将其转置为行向量。乘以后，将得到一个大小为矩阵（ length（C） × length（S） ）。
注意：冒号运算符的这种用法适用于任何维数的向量和矩阵，从而使您可以将它们的内容重塑为单个列向量（这使某些操作更加容易，如另一个SO问题所示 (https://stackoverflow.com/questions/709872/multi-dimension-any) ）。
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/1033961)