首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在MATLAB中求矩阵分块向量之和

在MATLAB中,可以使用矩阵分块操作符来求矩阵分块向量之和。矩阵分块操作符用于将一个矩阵分成多个子矩阵,并且可以对这些子矩阵进行各种操作,如求和、相乘等。

假设我们有一个矩阵A,它可以被分成四个子矩阵A11、A12、A21和A22,其中A11表示矩阵A的左上角子矩阵,A12表示矩阵A的右上角子矩阵,A21表示矩阵A的左下角子矩阵,A22表示矩阵A的右下角子矩阵。

要求矩阵分块向量之和,可以按照以下步骤进行:

  1. 定义矩阵A和分块向量B。
  2. 定义矩阵A和分块向量B。
  3. 使用矩阵分块操作符将矩阵A分成四个子矩阵。
  4. 使用矩阵分块操作符将矩阵A分成四个子矩阵。
  5. 将分块向量B分成两个子向量。
  6. 将分块向量B分成两个子向量。
  7. 求矩阵分块向量之和。
  8. 求矩阵分块向量之和。

这样,矩阵分块向量之和C就可以得到。

在腾讯云的MATLAB云服务器产品中,您可以使用MATLAB软件进行矩阵分块向量之和的计算。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云的MATLAB云服务器产品: 腾讯云MATLAB云服务器

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

向量矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等)

刚入门机器学习的低秩,稀疏模型时,被各种范数搅得一团糟,严重延缓了学习进度,经过一段时间的学习,现在将其完整的总结一下,希望遇到同样麻烦的同学能有所帮助。。。...一、向量的范数 首先定义一个向量为:a=[-5,6,8, -10] 1.1 向量的1范数 向量的1范数即:向量的各个元素的绝对值之和,上述向量a的1范数结果就是:29,MATLAB代码实现为:norm(...:10,MATLAB代码实现为:norm(a,inf); 二、矩阵的范数 首先我们将介绍数学矩阵的范数的情况,也就是无论哪个学科都统一的一种规定。。。...范数 矩阵的L1范数即:矩阵的每个元素绝对值之和,它是L0范数的最优凸近似,因此它也可以表示稀疏,上述矩阵A最终结果就是:22,MATLAB代码实现为:sum(sum(abs(A))) 2.7 矩阵的...(A,‘fro’) 2.8 矩阵的L21范数 矩阵的L21范数即:矩阵先以每一列为单位,每一列的F范数(也可认为是向量的2范数),然后再将得到的结果L1范数(也可认为是向量的1范数),很容易看出它是介于

1.2K10

向量矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等

向量矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等 范数 norm 矩阵 向量 一、向量的范数 首先定义一个向量为:a=[-5,6,8, -10] 1.1 向量的1范数 向量的1范数即:向量的各个元素的绝对值之和...:向量的所有元素的绝对值中最大的:上述向量a的负无穷范数结果就是:10,MATLAB代码实现为:norm(a,inf); 二、矩阵的范数 首先我们将介绍数学矩阵的范数的情况,也就是无论哪个学科都统一的一种规定...2.4 矩阵的核范数 矩阵的核范数即:矩阵的奇异值(将矩阵svd分解)之和,这个范数可以用来低秩表示(因为最小化核范数,相当于最小化矩阵的秩——低秩),上述矩阵A最终结果就是:10.9287, MATLAB...范数 矩阵的L1范数即:矩阵的每个元素绝对值之和,它是L0范数的最优凸近似,因此它也可以表示稀疏,上述矩阵A最终结果就是:22,MATLAB代码实现为:sum(sum(abs(A))) 2.7 矩阵的...(A,‘fro’) 2.8 矩阵的L21范数 矩阵的L21范数即:矩阵先以每一列为单位,每一列的F范数(也可认为是向量的2范数),然后再将得到的结果L1范数(也可认为是向量的1范数),很容易看出它是介于

6.8K30

Matlab矩阵基本操作(定义,运算)

MATLAB,函数vander(V)生成以向量V为基础向量的范得蒙矩阵。 (3) 希尔伯特矩阵MATLAB,生成希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。...MATLAB方阵A所对应的行列式的值的函数是det(A)。 7、矩阵的秩与迹 (1) 矩阵的秩 矩阵线性无关的行数与列数称为矩阵的秩。MATLAB矩阵秩的函数是rank(A)。...(2) 矩阵的迹矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征值之和MATLAB矩阵的迹的函数是trace(A)。...(1) 向量的3种常用范数及其计算函数 MATLAB向量范数的函数为: a、norm(V)或norm(V,2):计算向量V的2-范数; b、norm(V,1):计算向量V的1-范数; c、...9、 矩阵的特征值与特征向量 MATLAB,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),常用的调用格式有3种: (1) E=eig(A):矩阵A的全部特征值,构成向量E。

2K20

matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

MATLAB,函数vander(V)生成以向量V为基础向量的范得蒙矩阵。 (3) 希尔伯特矩阵 MATLAB,生成希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。...MATLAB方阵A所对应的行列式的值的函数是det(A)。 7、矩阵的秩与迹 (1) 矩阵的秩 矩阵线性无关的行数与列数称为矩阵的秩。MATLAB矩阵秩的函数是rank(A)。...(2) 矩阵的迹 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征值之和MATLAB矩阵的迹的函数是trace(A)。...(1) 向量的3种常用范数及其计算函数 MATLAB向量范数的函数为: a、norm(V)或norm(V,2):计算向量V的2-范数; b、norm(V,1):计算向量V的1-范数; c、norm...9、 矩阵的特征值与特征向量 MATLAB,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),常用的调用格式有3种: (1) E=eig(A):矩阵A的全部特征值,构成向量E。

2.8K30

【数字信号处理】相关函数应用 ( 使用 matlab 计算相关函数 )

, 方差为 1 , 其功率谱密度是白的 , 在所有的频率上 , 其功率都相同 ; 在上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声检测信号原理 ) , 使用了公式推导的方法相关函数..., 本篇博客使用 matlab 相关函数 ; 下面开始使用 matlab 计算 x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n) 的相关函数 ; 1、生成高斯白噪声 生成 高斯白噪声 序列...P_s}{P_N} matlab , 设置信噪比为 7 ; % 设置 信噪比 SNR = 7; 3、根据信噪比 SNR 信号幅度 信号 A \sin \omega n , 其功率是...就是 200 个功率之和 y = y / 200; 6、matlab 完整代码 matlab 完整代码 : % 清除之前的变量或内存 clear; % 生成 高斯白噪声 序列 , 均值 0 ,...x 的 自相关函数 , 长度为2N-1 y = xcorr(x, x); % 功率 : 自相关函数 幅度 平均 % 自相关函数 就是 200 个功率之和 y = y / 200; %建立幕布

2.3K20

线性代数--MIT18.06(三)

元为 A 的第 i 行与 B 的第 j 列的各元素相乘之和,即 A 的第 i 行与 B 的第 j 列点乘所得到的结果 ?...列乘以行的角度 由于列向量乘以行向量得到的是一个矩阵,因此从列乘以行的角度来看,矩阵 A 乘以 B 得到的是 n 个矩阵之和,其中第 i 个矩阵由 A 的第 i 列乘以 B 的第 i 行得到。...块乘 矩阵乘法同样可以分块来乘,只要分块的大小能够使乘法有意义即可(相乘的分块的大小要相互匹配--可乘) ?...3.1.2 Gauss-Jordan法矩阵 第一讲的最后我们提到,如果系数矩阵 A 的逆矩阵 ? 存在的话, Ax = b 的解就可以由 ? 得到 : ? 那么如何得到 ? ?...存在,那么等式两边都左乘 ? ,即可得到 ? ,这与我们的前提假设存在非零解所矛盾,因此 ? 不存在。 3.1.3 AB的逆,A的转置的逆 ?

61930

线性代数--MIT18.06(三)

列的各元素相乘之和,即 ? 的第 ? 行与 ? 的第 ? 列点乘所得到的结果 ? 行的角度 正如第一讲所说,从行的角度来看,即 ? 的各行为 ? 的各行的线性组合构成, ?...的各个列向量 列乘以行的角度 由于列向量乘以行向量得到的是一个矩阵,因此从列乘以行的角度来看,矩阵 ? 乘以 ? 得到的是 ? 个矩阵之和,其中第 ? 个矩阵由 ?...块乘 矩阵乘法同样可以分块来乘,只要分块的大小能够使乘法有意义即可(相乘的分块的大小要相互匹配--可乘) ?...3.1.2 Gauss-Jordan法矩阵 第一讲的最后我们提到,如果系数矩阵 ? 的逆矩阵 ? 存在的话, ? 的解就可以由 ? 到 : ? 那么如何得到 ? ?...存在,那么等式两边都左乘 ? ,即可得到 ,这与我们的前提假设存在非零解所矛盾,因此 ? 不存在。 3.1.3 AB的逆,A的转置的逆 对于 ? 和 ?

60840

线性代数--MIT18.06(三)

元为 A 的第 i 行与 B 的第 j 列的各元素相乘之和,即 A 的第 i 行与 B 的第 j 列点乘所得到的结果 ?...列乘以行的角度 由于列向量乘以行向量得到的是一个矩阵,因此从列乘以行的角度来看,矩阵 A 乘以 B 得到的是 n 个矩阵之和,其中第 i 个矩阵由 A 的第 i 列乘以 B 的第 i 行得到。...块乘 矩阵乘法同样可以分块来乘,只要分块的大小能够使乘法有意义即可(相乘的分块的大小要相互匹配--可乘) ?...3.1.2 Gauss-Jordan法矩阵 第一讲的最后我们提到,如果系数矩阵 A 的逆矩阵 ? 存在的话, Ax = b 的解就可以由 ? 得到 : ? 那么如何得到 ? ?...存在,那么等式两边都左乘 ? ,即可得到 ? ,这与我们的前提假设存在非零解所矛盾,因此 ? 不存在。 3.1.3 AB的逆,A的转置的逆 ?

41940

PCANet --- 用于图像分类的深度学习基准

然后如果图像是RGB 图像,则首先将三个通道分开,每个通道都做上 诉的分片,得到的分块矩阵, 做一个竖直方向上的合并得到RGB图像的分块矩阵,则如果RGB图像大小为 5 x 5,分块大小2x2,...需要注意的是按照论文的说法,分块矩阵的列数为m*n,所以5x5矩阵分块矩阵应该有25列, 但是从代码的实现上看,是按照上图的公式来计算的。...卷积之前首先做一个0边界填充,使得卷积之后的图片和 大小相同。...然后对矩阵 ,将其分成B块,得到的分块矩阵大小为 k1k2  x  B, 然后统计分块矩阵的直方图矩阵,直方图的范围是 , 直方图矩阵大小为 2^L2  x  B。...然后将直方图矩阵向量化为行向量得到 , 最后将所有的 的 链接起来 得到代表每张训练图的特征向量

3.4K42

矩阵理论·范数

向量范数 1-范数: ,即向量元素绝对值之和matlab调用函数norm(x, 1) 。...-范数:,即所有向量元素绝对值的最大值,matlab调用函数norm(x, inf)。 -范数:,即所有向量元素绝对值的最小值,matlab调用函数norm(x, -inf)。...矩阵范数 1-范数:, 列和范数,即所有矩阵向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。 2-范数:,为的最大特征值。,谱范数,即A'A矩阵的最大特征值的开平方。...matlab调用函数norm(x, 2)。-范数:,行和范数,即所有矩阵向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, inf)。...矩阵范数:矩阵A的2范数就是 A的转置乘以A矩阵特征根 最大值的开根号; 向量范数:向量x的2范数是x各个元素平方之和再开根号; 函数范数:函数f(x)的2范数是x区间(a,b)上f(x)的平方的积分再开根号

2.4K80

人工智能AI(3):线性代数之向量矩阵的范数

实数域中,数的大小和两个数之间的距离是通过绝对值来度量的。解析几何向量的大小和两个向量之差的大小是“长度”和“距离”的概念来度量的。...:,即向量元素绝对值之和matlab调用函数norm(x, 1) 。...∞-范数:,即所有向量元素绝对值的最大值,matlab调用函数norm(x, inf)。 -∞-范数:,即所有向量元素绝对值的最小值,matlab调用函数norm(x, -inf)。...3矩阵的范数 矩阵的范数( matrix norms ) 1-范数:, 列和范数,即所有矩阵向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。...∞-范数:,行和范数,即所有矩阵向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, inf)。

1.7K80

numpy线性代数基础 - Python和MATLAB矩阵处理的不同

主要内容有:1.矩阵运算:加减乘除、转置、逆矩阵、行列式、矩阵的幂、伴随矩阵;2.矩阵分块、秩、迹;3.解方程;4.线性相关;5.向量空间;6.特征值和特征向量;7.对称、相似;8.二次标准型;9.线性空间和基变换...二、MATLAB的处理   1.建立矩阵   MATLAB矩阵是默认的数据类型。它把向量看做1×N或者N×1的矩阵。   %建立了一个行向量,不同元素之间使用空格或者逗号分开都是可以的。   ...专门处理矩阵的数学函数numpy的子包linalg定义。比如np.linalg.logm(A)计算矩阵A的对数。可见,这个处理和MATLAB是类似的,使用一个m后缀表示是矩阵的运算。...numpy,也有一个计算矩阵的函数:funm(A,func)。   5.索引   numpy的数组索引形式和Python是一致的。...help browser既有MATLAB整个产品的浏览左窗口,也有一个搜索框。同时还有大量存在的超链接。就一个感兴趣的主题,点下去,全面学习。

1.5K00

数据挖掘实战:PCA算法

本例步骤3、4没有做。 第二步:特征协方差矩阵 公式如下: ? 第三步:求解协方差矩阵的特征值和特征向量 ? ?...注意:matlab 的 eig 函数求解协方差矩阵的时候,返回的特征值是一个特征值分布在对角线的对角矩阵,第 i 个特征值对应于第 i 列的特征向量 第五步: 将样本点投影到选取的特征向量上 假设样本列数为...这样,我们就将 n 维特征降成了 k 维,这 k 维就是原始特征 k 维上的投影。 整个PCA的过程貌似很简单,就是协方差的特征值和特征向量,然后做数据转换。...其实从另一个角度看,左边的图每个点直线上的距离绝对值之和比右边的每个点到直线距离绝对值之和小,是不是有点曲线回归的感觉?其实从这个角度看,这就是最小误差理论:选择投影后误差最小的直线。...最后的等式中间的那部分其实就是样本方差的协方差矩阵(xi 的均值为 0) ? 由于 u 是单位向量,得到 ? 上式两边痛乘以 u,得到: ? ? 于是我们得到 ?

1.4K100

数据挖掘实战:PCA算法

本例步骤3、4没有做。 第二步:特征协方差矩阵 公式如下: ? 第三步:求解协方差矩阵的特征值和特征向量 ? ?...注意:matlab 的 eig 函数求解协方差矩阵的时候,返回的特征值是一个特征值分布在对角线的对角矩阵,第 i 个特征值对应于第 i 列的特征向量 第五步: 将样本点投影到选取的特征向量上 假设样本列数为...这样,我们就将 n 维特征降成了 k 维,这 k 维就是原始特征 k 维上的投影。 整个PCA的过程貌似很简单,就是协方差的特征值和特征向量,然后做数据转换。...其实从另一个角度看,左边的图每个点直线上的距离绝对值之和比右边的每个点到直线距离绝对值之和小,是不是有点曲线回归的感觉?其实从这个角度看,这就是最小误差理论:选择投影后误差最小的直线。...最后的等式中间的那部分其实就是样本方差的协方差矩阵(xi 的均值为 0) ? 由于 u 是单位向量,得到 ? 上式两边痛乘以 u,得到: ? ? 于是我们得到 ?

1.1K70
领券