a = a1.*support1 + a.*(support1==0) - beta * a1.*(support1==0) ;什么意思
时间: 2024-06-07 20:11:24 浏览: 21
这是一个 MATLAB 代码,其中 `.*` 表示矩阵对应元素相乘, `a1` 和 `a` 都是矩阵, `support1` 是逻辑类型的矩阵, `beta` 是一个标量。
这行代码的含义是:将 `a1` 矩阵中与 `support1` 矩阵中对应元素为 1 的元素相乘得到新的矩阵,记为 `a1.*support1`。然后将 `a` 矩阵中与 `support1` 矩阵中对应元素为 0 的元素相乘得到新的矩阵,即 `a.*(support1==0)`,并将这个矩阵加到前面相乘得到的矩阵 `a1.*support1` 中。最后,将 `a1` 矩阵中与 `support1` 矩阵中对应元素为 0 的元素相乘得到新的矩阵,即 `a1.*(support1==0)`,并乘上一个标量 `beta`,即 `beta * a1.*(support1==0)`,然后将这个矩阵减去前面相加得到的矩阵。整个过程是用来更新矩阵 `a` 的值。
相关问题
错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 HIO (line 12) a = a1.*support1 + a.*(support1==0) - beta * a1.*(support1==0) ;
这个错误提示说明在执行 `.*` 运算时,左右矩阵的维度不一致。具体来说,可能是矩阵 `a1` 和 `support1` 的维度不匹配。
在 MATLAB 中,`.*` 运算是逐元素相乘的操作,要求参与运算的两个矩阵的维度必须一致。如果两个矩阵的大小不匹配,就会出现矩阵维度不一致的错误。
解决这个问题的方法是,检查矩阵 `a1` 和 `support1` 的维度是否一致,如果不一致需要进行相应的调整,使得参与运算的两个矩阵的大小一致。可以使用 `size` 函数查看矩阵的维度信息,或者使用 `reshape` 函数改变矩阵的形状。如果需要进一步帮助,请提供更多代码信息和上下文的背景。
矩阵维度必须一致。 F=P1.*P1.*a1+P1.*b1+c1+abs(q1.*sin(f1.*(l-P1)))
这个公式中涉及到的矩阵维度必须相同,否则无法进行运算。具体而言,需要保证以下矩阵维度相同:
- P1:与P1相乘的a1、b1、q1、sin(f1.*(l-P1))等矩阵的第一个维度必须与P1的第一个维度相同;
- a1、b1、c1:这三个矩阵的维度必须完全相同,否则无法相加;
- q1:与q1相乘的sin(f1.*(l-P1))矩阵的维度必须与q1的维度相同;
- sin(f1.*(l-P1)):与q1相乘的sin(f1.*(l-P1))矩阵的第二个维度必须与q1的第一个维度相同。
如果以上矩阵的维度不同,可以通过reshape、transpose等函数进行维度调整,以满足运算要求。
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