matlab中怎样将A*B的矩阵与1*C的矩阵乘成A*B*C的三维矩阵

假设A是m×n的矩阵，B是n×p的矩阵，C是1×q的矩阵。可以使用matlab中的reshape函数和permute函数将A*B的结果转换成A×B×1的三维矩阵，然后再与C相乘得到A×B×C的三维矩阵。具体实现如下：

% 模拟数据
A = rand(3, 2);
B = rand(2, 4);
C = rand(1, 5);

% 计算A*B并转换成A×B×1的三维矩阵
AB = reshape(A * B, size(A, 1), size(B, 2), []);

% 与C相乘得到A×B×C的三维矩阵
ABC = bsxfun(@times, AB, permute(C, [1 3 2]));

其中，bsxfun函数实现了A×B×C的元素级乘法，permute函数将C的维度顺序从[1 2]变成[1 3 2]，使得它能够与A×B×1的三维矩阵进行乘法运算。

相关问题

matlab自定义两个四维方阵a、b，并分别选出一个三维矩阵构成两个新矩阵A、B，生成A的转置矩阵C。完成C矩阵与B矩阵的加法、乘法、左除、右除、点乘等矩阵运算

在MATLAB中，你可以使用`squeeze`函数来从四维数组中选取三维子数组，然后通过基本操作符如`.`进行矩阵运算。以下是步骤说明：

1. **创建四维数组**：

% 创建示例四维数组（假设每个维度大小都是2x2）
a = rand(2, 2, 2, 2);
b = rand(2, 2, 2, 2);

2. **选择三维子矩阵**：

% 选择第一个元素形成A，第二个元素形成B
A = squeeze(a(:, :, 1, :));
B = squeeze(b(:, :, 2, :));

注意这里使用了`:`表示整个维度，所以实际上是选择了对应索引的第一行第一列。

3. **生成A的转置矩阵C**：

C = A';

`'` 表示转置。

4. **进行矩阵运算**：
- **加法**：

     C_plus_B = C + B;

- **乘法**（假设C是满秩矩阵，可以与B相乘）：

     C_times_B = C * B;

- **左除**（假设B是方阵）：

     if is_square(B)
       C_left_div_B = inv(B) * C; % 如果B不可逆，则需要检查是否可行
     end

- **右除**（假设C是向量或列向量，且A和B相容）：

     C_right_div_A = C ./ A; % 向量除以向量，相当于逐元素相除

- **点乘**（内积或标量乘法）：

     scalar_product = dot(C, B(:)); % 将B展平成一维向量，再计算点积

记得在进行除法运算之前，检查所需的条件是否满足，例如是否是方阵、是否存在零分母等问题。

matlab 三维矩阵与两维矩阵怎么快速计算矩阵乘法

在 Matlab 中，可以使用矩阵乘法运算符 `*` 来计算矩阵乘法。对于三维矩阵和两维矩阵的乘法，需要考虑维度的匹配关系。

假设有一个三维矩阵 A 和一个两维矩阵 B，它们的维度分别为：

size(A) = [m, n, p]
size(B) = [p, q]

则矩阵乘法 C = A * B 的维度为：

size(C) = [m, n, q]

因此，可以使用 `reshape` 函数将三维矩阵 A 转换成一个二维矩阵，然后再进行矩阵乘法计算。具体代码如下：

% 生成三维矩阵 A 和两维矩阵 B
A = rand(3, 4, 5); % m=3, n=4, p=5
B = rand(5, 6);    % p=5, q=6

% 将三维矩阵 A 转换成二维矩阵
A_2d = reshape(A, [], size(A, 3)); % size(A_2d) = [m*n, p]

% 计算矩阵乘法 C = A * B
C = reshape(A_2d * B, [size(A, 1), size(A, 2), size(B, 2)]); % size(C) = [m, n, q]

这样就可以快速计算三维矩阵和两维矩阵的矩阵乘法了。