将一个矩阵每行相加为一行矩阵

要在Matlab中将一个矩阵的每行相加形成一个新的矩阵，你可以使用`rowfun`函数结合`sum`函数来实现。这个过程通常被称为行向量化（Vectorization）。以下是一个简单的例子：

% 假设你有一个矩阵A
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 使用rowfun函数和sum函数，将每行相加
row_sum = rowfun(@sum, A);

% 这样row_sum就是每行和的新矩阵
row_sum =
    6    9   12
   12   15   18
   21   24   27

在这个例子中，`@sum`是一个匿名函数，告诉`rowfun`对每个矩阵元素应用求和操作。结果是一个新的列向量，其中每个元素对应原矩阵中一行的和。

相关问题

在matlab中对一个矩阵的每行相加并输出一个新矩阵

可以使用Matlab中的sum函数来对一个矩阵的每行求和，然后输出一个新矩阵。具体操作如下：

假设原始矩阵为A，大小为m×n，我们要对每行求和，得到一个新的矩阵B，大小为m×1。

代码如下：

A = randn(m,n); % 随机生成一个m×n的矩阵
B = sum(A,2); % 对A的每行求和，得到一个m×1的矩阵B

其中，sum函数的第二个参数为2表示对矩阵的每行求和，得到一个列向量。如果第二个参数为1，则表示对每列求和，得到一个行向量。

给定两个矩阵，将第一个矩阵的每一行的每一个元素与第二个矩阵的每一列的每一个元素分别相加得到第三个矩阵的每一个元素，并最终输出第三个矩阵输出

在数学或编程中，如果你有两个二维矩阵（通常是方阵），你可以通过简单的逐元素相加来创建一个新的矩阵。这个过程也被称为矩阵的逐元素乘法或点积（Element-wise addition）。以下是步骤：

1. 确保两个矩阵的维度相匹配，比如都是m×n的矩阵。第一个矩阵有m行n列，第二个矩阵也是m行n列。

2. 对于结果矩阵（假设为新的矩阵A），其每个位置(A[i][j])的值就是第一个矩阵(i行)([i])对应的所有元素与第二个矩阵(j列)([j])对应的所有元素之和。即 A[i][j] = 第一矩阵第i行的第j个元素 + 第二矩阵第j行的第i个元素。

举个例子，如果矩阵A为：

A = [[a11, a12],
     [a21, a22]]

矩阵B为：

B = [[b11, b12],
     [b21, b22]]

那么，新矩阵C的计算为：

C = [[a11 + b11, a12 + b12],
     [a21 + b21, a22 + b22]]

这就是基本的过程。如果你是在编程环境中，如Python，可以使用NumPy库来快速完成这种操作：

import numpy as np

matrix_A = np.array([[a11, a12], [a21, a22]])
matrix_B = np.array([[b11, b12], [b21, b22]])

result_matrix_C = matrix_A + matrix_B
print(result_matrix_C)