第三章 数值阵列及向量化运算1
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第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)第3章数值数组及向量化运算数值数组(Numeric Array)和数组运算(Array Operations)始终是MATLAB的核心内容。
本书从第3章起,全部注意力将集中于数值数组及其运算。
本章系统阐述:数组浮点算法的特点;一、二维数值数组的创建和寻访;数组运算和向量化编程;实现数组运算的基本函数;常用标准数组生成函数和数组构作技法;非数NaN、“空”数组概念和应用;关系和逻辑操作。
3.1 数值计算的特点和地位【例3.1-1】已知f(t) t2cost,求s(x) (1)符号计算解法syms t x ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ft =t^2*cos(t) sx =x^2*sin(x)-2*sin(x)+2*x*cos(x)xf(t) dt。
(2)数值计算解法dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz(Ft); t(end-4:end) Sx(end-4:end)plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid onans =4.8000 4.8500 4.9000 4.95005.0000ans =-20.1144 -19.9833 -19.7907 -19.5345 -19.2131图3.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值【例3.1-2】已知f(t) e sin(t),求s(x) 0f(t) dt。
4(1)符号计算解法syms t xft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) ft =exp(-sin(t))Warning: Explicit integral could not be found. In sym.int at 58 sx = int(exp(-sin(t)),t = 0 .. 4)(2)数值计算解法dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t)); Sx=dt*cumtrapz(Ft); Sx(end)plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4) hold onplot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x')legend('Ft','Sx') ans =3.0632图3.1-2 在区间[0, 4]中间的被积函数及其原函数的离散计算结果3.23.2.1 一二数值数组的创建和寻访一维数组的创建递增/减型一维数组的创建通用型一维数组的创建【例3.2-1】一维数组的常用创建方法举例。
第 2 章 数值数组及向量化运算本章集中讲述两个数据类型(数值数组和逻辑数组)、两个特有概念变量(非数和空)、以及MATLAB的数组运算和向量化编程。
值得指出:本章内容是读者今后编写各种科学计算M码的基本构件。
数值数组(Numeric Array)是MATLAB最重要的数据类型数组。
在各种维度的数值数组中,二维数组为最基本、最常用。
本章对二维数组创建、标识、寻访、扩充、收缩等方法进行了详尽细腻的描述,并进而将这些方法推广到高维数组。
本章讲述的逻辑数组主要产生于逻辑运算和关系运算。
它是MATLAB 援引寻访数据、构成数据流控制条件、、编写复杂程序所不可或缺的重要构件。
数组运算是MATLAB区别于其它程序语言的重要特征,是MATLAB绝大多数函数指令、Simulink许多库模块的本性,是向量化编程的基础。
为此,本章专辟第2.2节用于阐述MATLAB的这一重要特征。
在此提醒读者注意:随书光盘mbook目录上保存着本章相应的电子文档“ch02_数值数组及向量化运算.doc”。
该文档中有本章全部算例的可执行指令,以及相应的运算结果。
2.1数值数组的创建和寻访2.1.1一维数组的创建1递增/减型一维数组的创建(1)“冒号”生成法(2)线性(或对数)定点法2其他类型一维数组的创建(1)逐个元素输入法(2)运用MATLAB函数生成法【例2.1-1】一维数组的常用创建方法举例。
a1=1:6a2=0:pi/4:pia3=1:-0.1:0a1 =1 2 3 4 5 6a2 =0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416a3 =Columns 1 through 81.0000 0.9000 0.8000 0.7000 0.6000 0.5000 0.4000 0.3000Columns 9 through 110.2000 0.1000 0b1=linspace(0,pi,4)b2=logspace(0,3,4)b1 =0 1.0472 2.0944 3.1416b2 =1 10 100 1000c1=[2 pi/2 sqrt(3) 3+5i]c1 =2.0000 1.5708 1.73213.0000 + 5.0000i rng defaultc2=rand(1,5)c2 =0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324〖说明〗x1=(1:6)' , x2=linspace(0,pi,4)'y1=rand(5,1)z1=[2; pi/2; sqrt(3); 3+5i]2.1.2二维数组的创建1小规模数组的直接输入法【例2.1-2】在MATLAB环境下,用下面三条指令创建二维数组C。
向量化运算
向量化运算是指将数学运算应用于整个向量或矩阵,以提高计算效率和简化代码。
向量化运算可以利用硬件优化,如使用SIMD指令集或并行处理器。
向量化运算可以在很大程度上提高计算速度,特别是在大规模数据或高维度数据上。
传统的循环运算可能会导致大量的重复计算和内存访问,而向量化运算可以同时对整个向量或矩阵进行操作,减少了循环和内存操作的开销。
常见的向量化运算包括加法、减法、乘法、除法、点积、叉积等运算。
通过对整个向量或矩阵进行这些运算,可以大幅提高计算效率。
在Python中,NumPy是一个常用的向量化运算库。
它提供了多维数组对象和一组函数,可以进行高效的向量化运算。
使用NumPy,可以方便地对大规模数据进行数学运算,并且可以利用底层的C语言优化,提高运算速度。
例如,可以使用NumPy进行矩阵乘法操作:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建矩阵
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a.dot(b) # 矩阵相乘
print(c)
```
输出结果为:
```
[[19 22]
[43 50]]
```
以上代码中,a和b都是二维数组,使用dot()函数进行矩阵乘法运算,得到结果c。
通过向量化运算,可以高效地进行矩阵乘法操作。
向量化与矩阵化计算在计算机科学和数学领域中,向量化和矩阵化计算是两种重要的技术,用于优化和加速计算过程。
这两种方法可以将计算任务分解为更小的单元,并利用硬件的并行处理能力来提高计算效率。
本文将介绍向量化和矩阵化计算的概念、原理以及应用。
一、向量化计算向量化计算是一种利用向量(一维数组)来表示和操作数据的方法。
在向量化计算中,操作可以同时应用于整个向量,而不需要逐个元素进行计算。
这种方式可以利用现代计算机的SIMD(单指令多数据)指令集来并行处理向量操作,从而提高计算效率。
向量化计算的一个典型应用是数值计算和科学计算。
例如,对于两个向量的加法,传统的逐个元素相加需要使用循环来实现,而向量化计算可以直接对整个向量执行元素级加法,从而提高计算速度。
类似地,向量化计算还可以应用于矩阵乘法、向量点积等操作。
二、矩阵化计算矩阵化计算是一种利用矩阵(二维数组)来表示和操作数据的方法。
与向量化计算类似,矩阵化计算可以将操作应用于整个矩阵,而不需要逐个元素进行计算。
这种方式可以利用现代计算机的SIMD指令集和多核处理器的并行处理能力,进一步提高计算效率。
矩阵化计算在机器学习和深度学习中得到了广泛应用。
例如,神经网络的正向传播可以表示为矩阵乘法和激活函数的组合操作,反向传播可以表示为矩阵乘法和梯度计算的组合操作。
通过矩阵化计算,可以将神经网络的计算过程高效地实现,并利用硬件的并行处理能力加速训练过程。
三、向量化与矩阵化计算的优势向量化和矩阵化计算具有以下几个优势:1. 提高计算效率:向量化和矩阵化计算可以利用现代计算机的硬件并行处理能力,将计算任务分解为更小的单元并同时进行计算,从而提高计算效率。
2. 简化代码实现:向量化和矩阵化计算可以将复杂的计算任务简化为一行或几行代码,使代码更简洁、易于理解和维护。
3. 兼容性强:向量化和矩阵化计算可以适用于不同的硬件平台和编程语言,提供了更高的灵活性和可移植性。
4. 降低内存占用:向量化和矩阵化计算可以减少临时变量的使用,节约内存空间。
Mapmatrix教学全数字化测图培训教案目录一、教学性质 ........................................................................... ........................................................ 1 二、教学目标 ........................................................................... ........................................................ 1 三、教学内容 ........................................................................... ........................................................ 1 四、教学安排 ........................................................................... ........................................................ 2 五、教学方法 ........................................................................... ........................................................ 3 六、教学纪律 ........................................................................... ........................................................ 3 七、考核方式 ........................................................................... ........................................................ 3 八、参考文献 ........................................................................... ........................................................ 3 九、具体内容 ........................................................................... .. (4)1、摄影测量学基本理论 ........................................................................... .............................. 4 2、项目数据准备 ........................................................................... ........................................ 10 3、房屋采集教学 ........................................................................... ........................................ 36 4、栅栏围墙采集教学 ........................................................................... ................................ 40 5、电杆路灯等采集教学 ........................................................................... ............................ 43 6、道路采集教学 ........................................................................... ........................................ 48 7、水系采集教学 ........................................................................... ........................................ 56 8、地貌采集教学 ........................................................................... ........................................ 61 9、植被采集教学 ........................................................................... ........................................ 64 10、高程点采集教学 ........................................................................... .................................. 67 11、接边教学 ........................................................................... .............................................. 68 12、全要素采集教学 ........................................................................... . (69)一、教学性质本次培训内容为航空摄影测量生产的基本技能,是多源地理数据综合处理的重要基础,是空间信息数字化的关键环节。
数值线性代数线性代数是数学的一个重要分支,它研究向量空间、线性变换和矩阵等代数结构。
而数值线性代数则是将线性代数的理论与计算相结合,通过计算机程序实现对线性代数相关问题的求解。
一、向量与矩阵运算向量和矩阵是数值线性代数中最基本的概念。
向量是一个具有大小和方向的量,通常用一列数进行表示。
矩阵是一个按行和列排列的矩形阵列,其中的元素可以是实数或复数。
在计算中,向量和矩阵的加法、减法、数乘、点乘等运算非常常见,并且可以通过计算机快速实现。
二、线性方程组求解线性方程组是数值线性代数中的一个重要问题。
通过高斯消元法、LU分解法、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法等方法,可以有效地求解线性方程组的解。
这些方法在实际应用中有着广泛的应用,如工程、金融和科学领域等。
三、特征值与特征向量特征值与特征向量是矩阵理论中的重要概念。
在数值线性代数中,求解矩阵的特征值和特征向量对于矩阵的性质和变换具有重要的作用。
通过幂法、QR方法、雅可比方法等,可以高效地求解矩阵的特征值和特征向量。
四、奇异值分解奇异值分解是数值线性代数中的一个重要概念,它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。
奇异值分解在数据压缩、图像处理、信号处理等领域有着广泛的应用,能够提取数据的重要特征并降低数据的维度。
五、最小二乘法最小二乘法是数值线性代数中的一个常见问题,它通过最小化误差的平方和来拟合数据的线性模型。
最小二乘法在数据拟合、统计回归、信号处理等领域有着广泛的应用,能够提高模型的精度和稳定性。
结语数值线性代数作为线性代数与计算相结合的领域,对于现代科学技术和工程领域有着重要的意义。
通过对向量、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量、奇异值分解、最小二乘法等问题的研究和求解,可以更有效地解决实际问题,推动科学技术的发展。
希望更多的人能够了解和应用数值线性代数的方法,为科学研究和工程实践提供有力支持。
高性能计算中的向量化技术指南引言:在当代科学和工程领域,高性能计算成为了推动创新和发展的重要一环。
为了提高计算机的计算速度和效率,高性能计算领域涌现出了各种优化技术。
其中,向量化技术被广泛应用于加速计算和提高计算效率的领域。
本文将围绕着高性能计算中的向量化技术展开讨论,并探索其在实际应用中的指南和建议。
一、向量化技术简介向量化技术是一种基于向量处理器的计算方法,通过对数值数据进行向量操作,以实现快速和高效的计算。
与标量计算相比,向量化技术能够复用寄存器和功能单元,实现对多个数据同时进行相同的操作,从而大幅提高计算速度。
向量化技术在高性能计算系统中扮演着重要的角色,被广泛用于科学计算、图像处理、机器学习等领域。
二、向量化技术的设计原则在应用向量化技术时,有几个重要的设计原则需要遵循:1. 数据对齐:在向量化计算中,要确保数据在存储中的布局与向量操作相匹配,以实现高效的内存读取和计算。
数据对齐可以通过合理的存储结构和内存分配策略来实现。
2. 局部性原则:利用局部性原则,尽量保证在向量操作中访问的数据在相邻的内存位置上,以利用高速缓存的特性减少存储器的访问延迟。
3. 循环展开:通过循环展开,减少分支判断的次数,从而提高并行计算的效率。
循环展开还可以实现数据复用,减少向量加载和保存操作的次数。
4. 数据复用:尽量重用向量寄存器中的数据,减少数据的加载和保存操作。
这可以通过在计算内核中引入循环来实现,从而减少访存次数,提高计算效率。
三、向量化技术的实现方法向量化技术的具体实现方法包括以下几点:1. 使用向量指令集:当今大部分现代处理器都提供了针对向量化计算的指令集,如Intel的SSE和AVX指令集,ARM的NEON指令集等。
开发者可以通过使用这些指令集来实现向量化计算。
2. 寻找数据并行性:在编写代码时,寻找具有相同操作的独立数据,并将其打包成向量。
通过将多个数据打包成向量,可以利用向量操作同时处理多个数据。
在当今科技高速发展的时代,高性能计算已经成为了许多领域的重要工具。
而在高性能计算中,向量化技术则是提升计算效率和性能的关键所在。
本文将带您探索高性能计算中的向量化技术,为您呈现一份指南。
一、什么是向量化技术?在计算机科学中,向量化技术可以简单地理解为将多个数据元素打包成一个向量,并以向量为单位进行操作和计算。
与传统的标量计算不同,向量化技术能够同时处理多个数据元素,从而大大提高了计算效率。
这一技术在高性能计算中具有广泛的应用前景。
二、向量化技术的原理在现代计算机硬件中,通常都会配备SIMD(单指令流多数据流)指令集架构,如Intel的SSE(Streaming SIMD Extensions)和AVX (Advanced Vector Extensions)以及ARM的NEON等。
这些指令集可以实现向量化计算,并利用计算机的并行性加快计算过程。
通过利用SIMD指令集,处理器可以一次性执行多个相同类型的操作,从而在同样的时间内完成更多的计算任务。
三、向量化技术的优势1. 提高计算效率:向量化技术能够将多个数据元素同时处理,使得计算任务能够以更高的并行度执行,从而大大提高了计算效率。
相较于传统的循环体结构,向量化技术能够在同样的时间内处理更多的数据。
2. 节省能源消耗:由于向量化技术的并行计算方式,可以使得处理器在同样时间内完成更多计算任务,从而减少了待机和等待时间,减少了能耗消耗。
3. 减少内存访问:向量化技术能够利用数据局部性原理,减少内存访问次数,从而提高了内存访问效率。
这在大规模数据计算时尤为重要,可以有效减少数据的传输时间。
四、向量化技术的应用领域1. 科学计算:高性能计算在科学计算领域有着广泛的应用。
例如,在气象学领域,通过向量化技术可以更高效地处理大量气象数据,从而提高天气预测的准确性与实时性。
2. 图像处理:图像处理需要对大量像素点进行计算,向量化技术能够大大提高图像处理的效率。
在图像识别、图像压缩等领域,向量化技术被广泛应用。
基础1:函数此类阵列需要一个极重要的函数,即extract(string,position,length)。
这个函数的作用是从一个字符串(string)的指定位置(position)起,提取出指字数目(length)的字符出来。
例:String=abcdefghijk,po=2,len=3,则extract(string,po,len)=bcd ----从第二个位置起提取出3个连续字符String=chinaren,A=5,len=1,则extract(string,A,len)=a ----从第五个位置起提取出1个字符此函数有如下使用注意:A.string是个字符串变量,position、length都是实数型变量,它们可以是直接的变量,也可是表达式,其中,position如果带小数,则向下取整,即丢掉小数(但小于1的小数取整为1),length如果带小数,是向上取整,即进一位取整。
也就是:extract(string,0.2,1.2)=extract(string,0.8,1.9)=extr act(string,1.2,1.01)=extract(string,1.9,1,9)=extract (string,1,2)。
B.设字符串string的总长度为len_string,有:1.position=0,运算出错,但无提示;2.position>len_string,运算出错,有提示;3.position+length>len_string+1,运算出错,有提示;4.length=0,无意义(相当于出错),无提示。
因为字符包括数字和字母,数字它本身也是一种字符,不过,如果变量A的值是一个数字的话,那么它可能是一个数值型变量(整型、实数型)也可能是一个字符型变量,如果它是一个数值型变量的话,它就不能用为extract函数的源字符串,必须先转化为一个字符串变量才能使用。
为此,proe提供了一个函数专门用来做这种转换,那就是itos(int),即”int to string”。
奥数阵列知识点总结阵列,又称矩阵,是数学中的一个重要概念,它是由数(元素)按照一定的规律排列在矩形数组中得到,是线性代数中的一个概念。
阵列可以用来解决一系列数学问题,涵盖了矩阵的基本运算、行列式的计算、矩阵的逆、矩阵的秩等等内容。
下面将对奥数阵列知识点进行总结,主要包括以下内容:1. 阵列的基本概念2. 阵列的基本运算3. 行列式的计算4. 阵列的逆5. 阵列的秩6. 阵列的应用一、阵列的基本概念阵列,又称矩阵,是由数(元素)按照一定的规律排列在矩形数组中得到。
阵列可以用于表示多个方程组中的系数、解,还可以用于表述抽象地线性变换、空间中的向量等。
在奥数竞赛中,阵列通常表示为一个m×n的矩阵,其中m代表矩阵的行数,n代表矩阵的列数。
二、阵列的基本运算1. 矩阵的加法和减法设A、B为同阶的矩阵,则矩阵A和矩阵B的和C是一个矩阵,其每一个元素c_ij等于a_ij加上b_ij。
2. 矩阵的数乘若k是一个数,A是一个矩阵,则k与A的乘积是一个矩阵,其每一个元素等于k与a_ij 的乘积。
3. 矩阵的乘法设A是一个m×n的矩阵,B是一个n×p的矩阵,那么A与B的乘积是一个m×p的矩阵C。
三、行列式的计算行列式是一个非常重要的概念,它是用来描述一个n阶矩阵的一个值。
在奥数竞赛中,行列式经常用来解决方程组的问题,因此行列式的计算是一项重要的技能。
行列式的定义:对于一个n阶矩阵A=(a_ij),它的行列式记作|A|,定义为|A| = Σ(-1)^(τ(σ))a_1σ(1)a_2σ(2)...a_nσ(n)其中,τ(σ)表示具有排列σ之对换次数的奇偶性,a_iσ(i)表示由σ(i)指定的第i行第σ(i)列元素。
有很多方法可以计算行列式,如拉普拉斯展开法、三角形行列式法、已知特征根的情况下直接计算法等。
四、阵列的逆矩阵A的逆矩阵表示为A^-1,当且仅当矩阵A是可逆的(即其行列式不为0)时,才存在逆矩阵A^-1。