for i=1:nj T1b(i)=T2(1,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T2(2,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T2(3,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T2(4,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T0(i); T2b(i)=T2(1,ZK(2,1),ZK(2,2),i)+T2(2,ZK(2,1),ZK(2,2),i)+T2(3,ZK(2,1),ZK(2,2),i)+T2(4,ZK(2,1),ZK(2,2),i)+T0(i); T3b(i)=T2(1,ZK(3,1),ZK(3,2),i)+T2(2,ZK(3,1),ZK(3,2),i)+T2(3,ZK(3,1),ZK(3,2),i)+T2(4,ZK(3,1),ZK(3,2),i)+T0(i); T4b(i)=T2(1,ZK(4,1),ZK(4,2),i)+T2(2,ZK(4,1),ZK(4,2),i)+T2(3,ZK(4,1),ZK(4,2),i)+T2(4,ZK(4,1),ZK(4,2),i)+T0(i); end向量化代码
时间: 2023-08-24 20:08:21 浏览: 40
可以使用 `squeeze` 函数将 T2 的第1维压缩掉,然后使用 `permute` 函数调整维度顺序,使得 T2 的第1维变为最后一维,这样就可以直接对最后一维进行求和。向量化代码如下:
```
% 将 T2 的第1维压缩掉并调整维度顺序
T2_ = permute(squeeze(T2(1:4, ZK(:, 1), ZK(:, 2), :)), [2 3 1]);
% 对最后一维进行求和并加上 T0
Tb = sum(T2_, 3) + T0;
% 将 Tb 按照 T1b、T2b、T3b、T4b 的要求切片
T1b = Tb(1:nj);
T2b = Tb(nj+1:2*nj);
T3b = Tb(2*nj+1:3*nj);
T4b = Tb(3*nj+1:end);
```
其中,`[2 3 1]` 表示将原来的第1、2、3维依次变为第2、3、1维,`Tb(1:nj)` 表示取 Tb 的前 nj 个元素,`Tb(nj+1:2*nj)` 表示取 Tb 的第 nj+1 到 2*nj 个元素,以此类推。
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for i=1:nj T1b(i)=T2(1,4,4,i)+T2(2,4,4,i)+T2(3,4,4,i)+T2(4,4,4,i)+T0(i); end 向量化这段代码
可以使用MATLAB中的`sum`函数和数组广播机制来向量化这段代码。具体来说,可以将`T2(1,4,4,:)`、`T2(2,4,4,:)`、`T2(3,4,4,:)`、`T2(4,4,4,:)`和`T0`沿第二个维度进行相加,得到一个$1\times nj$的矩阵,即为向量化后的结果。代码如下:
```
T1b = squeeze(sum(T2(1:4,4,4,:), 1)) + T0;
```
这里使用了`squeeze`函数将`T2(1:4, 4, 4, :)`的大小从$4\times 1\times 1\times nj$调整为$1\times nj$,便于与`T0`相加。`sum`函数对于第一个维度和第四个维度进行加和,得到一个$1\times 1\times 1\times nj$的四维数组,然后使用`squeeze`函数将其转换为$1\times nj$的向量。
同样地,`T2b`、`T3b`和`T4b`的向量化代码如下:
```
T2b = squeeze(sum(T2(1:4,4,[6 8 10],:), [1 3])) + T0;
T3b = squeeze(sum(T2(1:4,4,[8 10],:), [1 3])) + T0;
T4b = sum(T2(1:4,4,10,:), [1 2 3]) + T0;
```
这里的代码与`T1b`的代码类似,只需根据具体的下标进行调整即可。
希望这个回答能够帮助到您。
for i=1:nj T1b(i)=T2(1,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T2(2,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T2(3,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T2(4,ZK(1,1),ZK(1,2),i)+T0(i); end优化代码
可以使用向量化操作来优化这段代码,避免使用循环。可以将T2的维度进行调整,使得第一个维度变成一个4x1的矩阵,并将第四个维度放到第一维,然后使用矩阵乘法来计算T1b。代码如下:
T2_reshaped = permute(T2(:,ZK(1,1),ZK(1,2),:), [4 1 2 3]); % 调整T2的维度
T1b = sum(T2_reshaped, 2) + T0'; % 矩阵乘法,加上T0
这样可以避免使用循环,提高代码的效率。