问根据给定向量按指数递减的矩阵

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由于散射和吸收导致的辐射衰减是每个深度的简单%损失，因此可以很容易地从初始辐射计算结果：

initialRad = 1+(30-1).*rand(365,1);
depth = 0:10; %# start with zero so that the first column is your initial radiation

kz = 0.4;
rad = bsxfun(@times, initialRad, exp(-kz*depth) );

请注意，正如@Rasman指出的那样，您可以使用向量乘法而不是bsxfun，因为将m乘1数组与1乘n数组相乘得到m乘n数组。bsxfun解决方案可以更健壮，因为当数组具有额外的维数(例如，如果进行多次测试，则为m-x-1-k和1-x-n-k)，或者如果向量被转置(例如，1-x-m和n-x-1)，它也可以工作。下面的解决方案很好地展示了良好的线性代数技能，尽管您可能想要添加一个注释，说明为什么不对两个向量initialRad和exp-statement使用点乘。

rad = initialRad * exp(-kz * depth);

你应该使用循环，

在这里你可以阅读关于它们的教程，以及如何使用它们，

http://www.mathworks.com/help/distcomp/for.html

基本上，您需要的是一个包含i作为主要参数的for循环。，它应该运行

i=1 .. 9

你的主要任务就会变成

rad(:,i+1) = rad(:,i).*exp(-kz.*depth(2));

更准确地说

for i = drange(1:9)
   rad(:,i+1) = rad(:,i).*exp(-kz.*depth(2));
end

我不知道主题，但是这个函数会一列一列地扫描你的矩阵，开始使用第一列赋值第二列，一直到第十列。