矩阵维度必须一致。 F=P1.*P1.*a1+P1.*b1+c1+abs(q1.*sin(f1.*(l-P1)))
时间: 2023-12-20 15:05:43 浏览: 21
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。
相关问题
p1 = exp(1j*2*pi*f1.*t).*exp(-1j*pi*fs.*t.^2);矩阵维度必须一致怎么改
如果矩阵 `f1` 和 `t` 的维度不一致,可以使用广播机制(broadcasting)来实现。具体方法如下:
```python
import numpy as np
# 假设 f1 的维度为 (M,),t 的维度为 (N,)
f1 = np.array([1, 2, 3])
t = np.array([0, 1, 2, 3])
# 将 f1 扩展成 (M, N) 的矩阵,每一行都是原始的 f1
f1_mat = np.tile(f1, (len(t), 1)).T
# 将 t 扩展成 (M, N) 的矩阵,每一列都是原始的 t
t_mat = np.tile(t, (len(f1), 1))
# 计算 p1
fs = 100
p1 = np.exp(1j*2*np.pi*f1_mat*t_mat) * np.exp(-1j*np.pi*fs*t_mat**2)
```
这样,`p1` 就是一个 `(M, N)` 的矩阵,其中第 `i` 行和第 `j` 列的元素为 `exp(1j*2*pi*f1[i]*t[j])*exp(-1j*pi*fs*t[j]**2)`。
代码中 c = p1.first * p2.second - p2.first * p1.second是用来干什么的
这行代码是用来计算两个二维向量的叉积的,即 $c = \vec{p_1} \times \vec{p_2}$,其中 $\vec{p_1}$ 和 $\vec{p_2}$ 分别表示两个二维向量,$p1.first$ 和 $p1.second$ 分别表示 $\vec{p_1}$ 的横纵坐标,$p2.first$ 和 $p2.second$ 分别表示 $\vec{p_2}$ 的横纵坐标。另外,两个向量的叉积的绝对值等于两个向量所围成的平行四边形的面积。在计算几何和图形学等领域,叉积是一个非常重要的概念。