r_ji = p_i - p_j;p_i为[-10,-2]的固定坐标点 p_j为一个数组构成的坐标点,如何使它们相减 使r_ji也为数组

时间: 2024-09-09 10:10:19 浏览: 58
在Matlab中,如果你想要对两个数组进行逐元素的相减操作,你可以直接使用减号 `-10, -2]` 范围内,而 `p_j` 是一个数组构成的坐标点,你可以直接对 `p_j` 数组中的每个元素减去 `p_i` 来得到结果数组 `r_ji`。 以下是一个简单的例子,假设 `p_i` 是一个二维点,其中 x 坐标为 `-10`,y 坐标为 `-2`,而 `p_j` 是一个二维坐标点数组: ```matlab % 定义 p_i 为一个固定点,这里假设为二维坐标 (-10, -2) p_i = [-10, -2]; % 假设 p_j 是一个 3x2 的数组,表示三个二维坐标点 p_j = [1, 3; 4, 6; 7, 9]; % 直接对 p_j 数组中的每个点减去 p_i 来得到 r_ji r_ji = p_j - p_i; % 显示结果 disp(r_ji); ``` 当你运行这段代码时,`r_ji` 将会是一个与 `p_j` 形状相同的新数组,其中每个坐标点都是由 `p_j` 中相应点的坐标减去 `p_i` 得到的。 输出结果将会是: ``` -11 1 -14 4 -17 7 ``` 这个结果表示每个 `p_j` 中的点都被 `p_i` 点减去,得到了新的坐标点。
相关问题

r_ji = p_i - p_j; % 计算点积 dotProduct_r_ji = dot(v_ji, r_ji); 其中r_ji为一个数组 v_ji为矢量速度[-10,-20] 如何改变v_ji让点积可以计算 并使点积结果也为数组

在Matlab中,`dot` 函数计算两个向量的点积。根据您提供的代码片段,`r_ji` 是一个数组,而 `v_ji` 是一个具有两个元素的矢量速度。为了使点积能够计算,`r_ji` 应该是一个与 `v_ji` 维度相同的向量。如果 `r_ji` 是一个数组,那么您需要确保它是按列排列的向量,以与 `v_ji` 进行点积运算。 假设 `r_ji` 实际上是一个 `n x 2` 的矩阵,其中每一行都可以与 `v_ji` 进行点积运算,这样 `dotProduct_r_ji` 将会是一个 `n x 1` 的向量,其每个元素是 `r_ji` 的每一行和 `v_ji` 的点积结果。 这里是一个示例代码,如何修改 `v_ji` 以确保可以计算点积,并使结果为数组: ```matlab % 假设 r_ji 是一个 n x 2 的矩阵,其中 n 是行数 % r_ji = [...]; % r_ji 的具体值 % 定义速度矢量 v_ji v_ji = [-10; -20]; % 注意这里使用分号来定义列向量 % 计算点积 % 注意:这里假设 r_ji 是一个按列排列的矩阵,每列对应一个点积运算 dotProduct_r_ji = v_ji' * r_ji; % 注意使用转置操作,将 v_ji 转换为行向量 % 现在 dotProduct_r_ji 是一个 n x 1 的向量,包含每个点积的结果 ``` 请确保 `r_ji` 的列数与 `v_ji` 的行数相匹配,这样点积运算才有可能执行。如果 `r_ji` 是按行排列的,那么需要将 `v_ji` 转置并乘以 `r_ji` 的转置来得到点积的数组。

r_ji = p_i - p_j; % 计算点积 dotProduct_r_ji = dot(v_ji, r_ji ) 其中r_ji是一个数组,如何计算r_ji中所有点积也形成数组

在这个表达式中,`r_ji = p_i - p_j` 是一个向量差,表示从点 `p_j` 到点 `p_i` 的向量。`v_ji` 可能是另一个向量,如果它是与 `r_ji` 同方向或正交的,那么 `dot(v_ji, r_ji)` 就会返回两个向量之间的点积(内积),也就是它们长度的乘积。 如果你想计算 `r_ji` 中所有可能对 (p_i, p_j) 对组合的点积并形成一个新的数组,你可以用一个循环结构,比如 `for` 循环来遍历所有 `p_i` 和 `p_j` 的组合。这里假设你有一个包含所有 `p_i` 和 `p_j` 坐标的矩阵或其他数据结构。 ```matlab % 假设 p_i 和 p_j 分别存储在矩阵 P_i 和 P_j 中 P_i = ...; % 例如, 如果是行向量,则每个row是p_i P_j = ...; % 初始化空数组来存储结果 all_dotProducts = zeros(size(P_i, 1), size(P_i, 1)); % 遍历并计算所有点积 for i = 1:size(P_i, 1) for j = 1:i % 由于 p_j 必须小于等于 p_i,所以 j 不超过 i r_ji = P_i(i,:) - P_j(j,:); all_dotProducts(i,j) = dot(v_ji, r_ji); all_dotProducts(j,i) = all_dotProducts(i,j); % 点积是对称的,所以交换两者的值 end end % 注意: 上述代码中,如果 v_ji 是常数而不是随 `j` 变化的,你需要确保在每次迭代中使用相同的向量 ```
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解释下面这段代码: for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

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