将向量Ak=1:10k,其中k=1, 2, 3, …,10,重新排列成一个k×10的矩阵Bk,将Bk各列元素和存放在矩阵C的第k列,求矩阵C。

时间: 2024-05-03 16:18:16 浏览: 16
根据题意,我们可以将向量Ak重塑成一个10行1列的矩阵,即: ``` A = [1; 2; 3; ... 10] ``` 然后使用Matlab中的repmat函数将A矩阵复制成一个10行10列的矩阵B: ``` B = repmat(A, 1, 10) ``` 这里将A矩阵复制了10次,并且每次都放在一个新的列上。 然后我们可以使用Matlab中的cumsum函数求出矩阵B的每一列的累加和。cumsum函数会对矩阵中每个元素逐个进行累加,并返回一个与原矩阵大小相同的矩阵,其中每个元素为对应位置上的元素的累加和。 ``` C = cumsum(B) ``` 这样就可以得到矩阵C了,它的每一列为矩阵B中对应列的元素累加和。
相关问题

将向量Ak=1:10k,其中k=1, 2, .,...10,重新排列成一个k×10的矩阵Bk,将Bk各列元素和存放在矩阵C的第k列,求矩阵C。

按照题目要求,将向量Ak=1:10k重新排列成一个k×10的矩阵Bk,可以使用reshape函数来实现: ``` Bk = reshape(Ak, [k, 10]); ``` 然后,需要对Bk的各列元素求和,可以使用sum函数将矩阵的每一列相加,并将结果存储在矩阵C的第k列: ``` C = zeros(10, 10); for k = 1:10 Bk = reshape(1:10*k, [k, 10]); C(:, k) = sum(Bk); end ``` 最终得到的矩阵C为一个10×10的矩阵,每一列存储了对应Bk矩阵列元素的和。

如何将for i=1:LL向量化计算

将`for i=1:LL`向量化计算需要使用MATLAB的向量化计算功能。具体步骤如下: 1. 将`aa`、`ab`、`ac`、`ad`等数组改为二维数组,例如`aa(i,j,k)`。 2. 使用`meshgrid`函数生成`x`和`t`的网格矩阵,例如`[X,T] = meshgrid(x,t)`。 3. 计算`sqrt(rrrr + (z - x).(z - x))`和`sqrt(rrrr + (z + x).(z + x))`,并保存为新的变量,例如`temp1=sqrt(rrrr + (z - X).*(z - X))`和`temp2=sqrt(rrrr + (z + X).*(z + X))`。 4. 将`aa`、`ab`、`ac`、`ad`等数组中的循环计算转化为向量计算。例如: ``` aa = integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * temp1 / Rap).*erfc((temp1 - v * T)*0.5 / sqrt(Rap*T))./sqrt(temp1)/(2 * 3.1415926*Rlamd),a,b); ``` 在这个版本的代码中,`temp1`和`T`都是二维数组,`erfc`函数也是向量化的。这样就可以避免使用`for`循环,而是使用向量化的方式进行计算。 5. 最后,将计算结果保存到`Tj`数组中,例如`Tj(:,:,k,ii,a1,b1)=reshape(sum(sum(T,1),2),[LL 1])`。在这个版本的代码中,使用了`sum`函数进行求和,并使用`reshape`函数将结果转换为二维数组。 通过向量化计算,可以避免使用`for`循环,使代码更加简洁高效。

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