matlab矩阵链乘法

引用\[1\]:给定一个矩阵链的序列A1, A2, ..., An，其中Ai是一个P(i-1)×Pi阶的矩阵，我们需要确定一种乘法次序，使得基本运算的总次数达到最小。\[1\]
引用\[2\]:解决这个问题的一种方法是使用动态规划。我们可以使用一个二维数组m\[i\]\[j\]来记录序列Ai...Aj在最优加全部括号时的标量乘积次数。通过逐步添加矩阵链的长度，我们可以计算出最优的乘法次序。具体的算法可以参考引用\[2\]中的代码。\[2\]
引用\[3\]:在Matlab中，可以使用类似的动态规划算法来解决矩阵链乘法问题。可以使用一个二维数组来记录最优的乘法次序，并通过逐步添加矩阵链的长度来计算最优解。具体的实现可以参考引用\[2\]中的代码，并根据Matlab的语法进行相应的修改。\[3\]

所以，要解决Matlab矩阵链乘法问题，可以使用动态规划算法，并参考引用\[2\]中的代码进行实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [矩阵链乘法（动态规划）](https://blog.csdn.net/ysmok/article/details/116349355)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [矩阵链相乘的乘法次数](https://blog.csdn.net/weixin_51571728/article/details/124222584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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