pi_pdf = @(x) normpdf(x,mu,sigma); 当x=rand(9,3),时怎么计算?
时间: 2023-09-21 20:13:39 浏览: 45
如果 x=rand(9,3),则表示 x 是一个 9 行 3 列的矩阵,其中每个元素都是在 [0,1] 区间内均匀分布的随机数。要计算 pi_pdf(x),可以先将 x 中的每个元素映射到正态分布的概率密度函数上,然后再将每一列的乘积作为该列的概率密度函数值,即:
```matlab
pdf_vals = pi_pdf(norminv(x, mu, sigma)); % 将 x 映射到正态分布上并计算概率密度函数值
pdf_vals = prod(pdf_vals, 1); % 计算每一列的概率密度函数值
```
其中,norminv 函数用于将均匀分布的随机数映射到指定均值和标准差的正态分布上。prod 函数用于计算每一列的乘积。最终的结果是一个 1 行 3 列的向量,其中每个元素对应着 pi_pdf 在该列上的概率密度函数值。
相关问题
for kk = 1:n pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk));end,变成函数句柄
如果要将这段代码修改成函数句柄的形式,可以按照以下步骤进行:
1. 定义一个函数,例如:
```matlab
function pi_pdf = get_pi_pdf(muX, sigmaX)
n = length(muX);
pi_pdf = cell(n, 1);
for kk = 1:n
pi_pdf{kk} = @(x) normpdf(x, muX(kk), sigmaX(kk));
end
end
```
这个函数接受两个输入参数 `muX` 和 `sigmaX`,分别表示均值向量和方差矩阵。函数返回一个大小为 $n \times 1$ 的单元格数组 `pi_pdf`,其中第 $k$ 个单元格存储了一个函数句柄,这个函数句柄实现了以第 $k$ 个均值和方差对输入向量进行概率密度计算的功能。
2. 在主程序中调用这个函数,例如:
```matlab
muX = [1 2 3];
sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2];
pi_pdf_cell = get_pi_pdf(muX, sigmaX);
```
这个代码片段首先定义了均值向量 `muX` 和方差矩阵 `sigmaX`,然后调用 `get_pi_pdf` 函数得到一个大小为 $3 \times 1$ 的单元格数组 `pi_pdf_cell`,其中每个单元格存储了一个函数句柄。
3. 使用函数句柄进行概率密度计算,例如:
```matlab
x = [1.2 2.5 3.8]';
pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), 1);
for kk = 1:length(pi_pdf_cell)
pdf_all(kk) = pi_pdf_cell{kk}(x);
end
```
这个代码片段首先定义了输入向量 `x`,然后使用循环语句依次调用所有的函数句柄,计算每个均值和方差对应的概率密度,并保存到一个大小为 $3 \times 1$ 的向量 `pdf_all` 中。
需要注意的是,在第二步中调用 `get_pi_pdf` 函数时,输入的 `muX` 和 `sigmaX` 向量的长度应该相同,且应该大于等于 1;在第三步中调用函数句柄时,输入向量 `x` 的维数应该与均值向量和方差向量的维数相同。
for kk = 1:n pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk)); % end变成函数句柄,MATLAB实现
这段代码的作用是创建 n 个以不同均值和标准差的正态分布概率密度函数,每个函数句柄都保存在 pi_pdf 变量中。
具体实现过程如下:
```matlab
for kk = 1:n
% 以 muX(kk) 为均值,sigmaX(kk) 为标准差的正态分布概率密度函数
pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk));
% 将函数句柄保存在一个 cell 数组中
pi_pdf_cell{kk} = pi_pdf;
end
```
这样,我们就可以通过调用 pi_pdf_cell 中的函数句柄来获取对应的正态分布概率密度函数。例如,要获取第三个函数句柄对应的正态分布概率密度函数,可以使用如下代码:
```matlab
pdf_3 = pi_pdf_cell{3};
```
这样就可以得到以 muX(3) 为均值,sigmaX(3) 为标准差的正态分布概率密度函数了。