出错 T4 (line 6) P = reshape(x, [3 3]); % 将x还原成3x3矩阵
时间: 2023-12-03 09:05:28 浏览: 37
非常抱歉,我在上一个回答中有误导您。应该将第6行的x改为一个初始的3x3的零矩阵,然后再用x来记录求解得到的3x3矩阵P。修改后的代码如下:
```
A = % 3维矩阵,已知
I = eye(3); % 3x3的单位矩阵
b = -I(:); % 将I转化为列向量,并取相反数
AT = permute(A, [2 1 3]); % 将A进行转置操作
x = zeros(3); % 初始化一个3x3的零矩阵,用于存储P
Q = AT*x + x*A; % 计算Q
x = Q \ b; % 求解线性方程组
```
解释一下这段代码:
- `eye(3)` 用于创建一个3x3的单位矩阵。
- `b = -I(:)` 将I转化为列向量,并取相反数,得到一个-1, -1, -1的列向量。
- `permute(A, [2 1 3])` 将A进行转置操作,得到AT。
- `zeros(3)` 初始化一个3x3的零矩阵,用于存储P。
- `AT*x + x*A` 计算AT*x+x*A的值,得到Q。
- `Q \ b` 运用反斜杠运算符求解线性方程组,得到一个列向量x,使得Q*x=b。
注意,如果Q不是可逆矩阵,那么这个方程组可能没有解,或者有无限多解。
相关问题
M X N X6的矩阵转为M X N X3的矩阵MATLAB程序
可以使用MATLAB中的reshape函数将矩阵转换为所需的大小。假设原始矩阵为A,可以使用以下代码将其转换为M x N x 3的矩阵B:
```
A = rand(M*N*6, 1); % 生成随机的M x N x 6矩阵
B = reshape(A, M, N, 6); % 将A转换为M x N x 6矩阵
B = B(:,:,1:3); % 取前三个通道,得到M x N x 3矩阵
```
其中,第一行代码生成一个随机的M x N x 6矩阵。第二行代码使用reshape函数将A转换为M x N x 6矩阵。第三行代码使用冒号运算符和索引来取得前三个通道,得到M x N x 3矩阵。
对下面的每一行代码进行注释data = imread('s.png'); jpg = rgb2gray(data); x = jpg/255 ; % Input, 28x28 a = ones(28,28); x = double(x); % x = a-x; figure imshow(x); y1 = Conv(x, W1); % Convolution, 20x20x20 y2 = ReLU(y1); % y3 = Pool(y2); % Pool, 10x10x20 y4 = reshape(y3, [], 1); % 2000 v5 = W5*y4; % ReLU, 360 y5 = ReLU(v5); % v = Wo*y5; % Softmax, 10 y = Softmax(v) %
% 读取一张名为's.png'的图像文件,并将其存储在变量'data'中
data = imread('s.png');
% 将'data'转换为灰度图像,并存储在变量'jpg'中
jpg = rgb2gray(data);
% 将'jpg'矩阵中的所有元素除以255,将像素值缩放到0和1之间,并存储在变量'x'中
x = jpg/255;
% 创建一个28x28的全1矩阵,并存储在变量'a'中
a = ones(28,28);
% 将'x'转换为双精度浮点型,并存储在变量'x'中
x = double(x);
% 将'a'矩阵中的所有元素减去'x'矩阵中的对应元素,并将结果存储在变量'x'中
% (该行代码被注释掉了,不会被执行)
% x = a-x;
% 在新的图像窗口中显示'x'矩阵中的图像
figure imshow(x);
% 对'x'矩阵进行卷积操作,使用权重矩阵'W1',并将结果存储在变量'y1'中
% 输出矩阵的大小为20x20x20
y1 = Conv(x, W1);
% 对'y1'矩阵中的所有元素进行ReLU激活,将所有负值置为0,并将结果存储在变量'y2'中
y2 = ReLU(y1);
% 对'y2'矩阵进行最大池化操作,将每个2x2的子矩阵中的最大值作为该子矩阵的值,
% 并将结果存储在变量'y3'中
% 输出矩阵的大小为10x10x20
y3 = Pool(y2);
% 将'y3'矩阵转换为一个2000维的列向量,并将结果存储在变量'y4'中
y4 = reshape(y3, [], 1);
% 使用权重矩阵'W5'对'y4'进行矩阵乘法操作,并将结果存储在变量'v5'中
% 输出矩阵的大小为360x1
v5 = W5*y4;
% 对'v5'矩阵中的所有元素进行ReLU激活,将所有负值置为0,并将结果存储在变量'y5'中
y5 = ReLU(v5);
% 使用权重矩阵'Wo'对'y5'进行矩阵乘法操作,得到一个10维的列向量,并将结果存储在变量'v'中
% 输出矩阵的大小为10x1
v = Wo*y5;
% 对'v'矩阵中的所有元素进行Softmax操作,并将结果存储在变量'y'中
y = Softmax(v);
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