cat(4, T2, repmat(T0, [1, 1, 1, 4]))什么意思

cat是MATLAB中的一个函数，用于将多个矩阵或数组沿着指定维度进行拼接。而在这里，cat(4, T2, repmat(T0, [1, 1, 1, 4]))的作用是将T2和T0沿着第四维度进行拼接，得到一个大小为jx x jy x nj x 4的四维数组。具体来说，[1, 1, 1, 4]表示在第一、二、三和四维度上分别进行一次复制，得到大小为nj x 1 x 1 x 4的T0数组。然后，将T2和T0沿着第四维度进行拼接，即将T2和T0分别放在第四维度上的前四个和后四个位置上，得到大小为jx x jy x nj x 4的四维数组T_combined。这个函数通常用于将多个矩阵或数组拼接成一个大的矩阵或数组，以便进行后续的计算和处理。

相关问题

T2_ = T2_ + repmat(T0, 4, 1);维度不一致

非常抱歉，我的回答有误。在上面的向量化代码中，T0 是一个长度为 nj 的向量，而 T2_ 是一个 2 维矩阵，因此不能直接使用 repmat 函数。正确的做法是使用 bsxfun 函数或隐式扩展机制，将 T0 扩展成一个 4×nj 的矩阵，然后再与 T2_ 相加。具体实现如下：

% 将 T0 扩展成 4×nj 的矩阵
T0_ = repmat(T0, 4, 1);

% 对 T2_ 和 T0_ 进行相加
T2_ = T2_ + T0_;

这样，T2_ 的前 4 维和 T0_ 的前 4 维相同，而 T2_ 的最后一维和 T0_ 的最后一维相同，因此可以进行逐元素相加。

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优化程序

可以将 T2 的前 4 维和 ZK 的前 4 列合并成一个 4×4×nj 的矩阵，然后使用矩阵运算对前两维进行求和，得到一个 1×1×nj 的矩阵，最后将这个矩阵展平成一个长度为 nj 的一维向量，就可以得到 T1b、T2b、T3b 和 T4b 四个向量。优化后的程序如下：

% 将 T2 和 ZK 的前 4 列合并成一个 4×4×nj 的矩阵
T2ZK = T2(1:4, ZK(:, 1), ZK(:, 2), :);
T2ZK = permute(T2ZK, [1 2 4 3]);

% 将 T0 扩展成 4×1×nj 的矩阵
T0_ = repmat(reshape(T0, 1, 1, []), 4, 4, 1);

% 对 T2ZK 和 T0_ 进行相加，得到 1×1×nj 的矩阵
Tb_ = sum(T2ZK + T0_, [1 2]);

% 将 Tb_ 展平成一个长度为 nj 的一维向量
Tb = reshape(Tb_, 1, []);

% 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);

这样，我们将多重循环的计算过程转换成了矩阵运算，大大提高了代码的效率。