for kk = 1:n pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),diag(sigmaX(kk))); end 变成函数句柄

与上一个问题类似，在 `for` 循环中定义匿名函数时，需要注意当 `kk=n` 时，函数句柄 `pi_pdf` 会被覆盖，只保留最后一次赋值。如果需要保留每一次赋值，可以将每个函数句柄保存到一个单独的变量中。可以这样转换为函数句柄：

muX = [1 2 3];
sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2];

pi_pdf_cell = cell(n, 1); % 保存每个函数句柄的单元格数组
for kk = 1:n
    pi_pdf_cell{kk} = @(x) normpdf(x, muX(kk), sqrt(sigmaX(kk)));
end

其中，`cell(n, 1)` 创建一个大小为 `n x 1` 的单元格数组，`pi_pdf_cell{kk}` 表示获取第 `kk` 个单元格的值，也就是对应的函数句柄。注意到这里将 `sigmaX(kk)` 的对角线元素开根号，以保证输入到 `normpdf` 的标准差是正确的。

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：

   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：

   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：

   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：

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：

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。