第三章 数组阵列及向量化运算
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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。
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。
姓名:马凯邮箱:matlab2011@ QQ : 9068005数组是MTALAB进行计算和处理的核心内容之一,出于快速运算的需要,MATLAB 总把数组看作存储和运算的基本单元,标量数据也被看作是1×1的数组。
因此,数组的创建、寻址和操作就显得非常重要。
MATLAB 提供了各种数组创建的方法和操作方法,使得MATLAB的数值计算和操作更加灵活和方便。
数组的创建和操作是MATLAB运算和操作的基础.数组的创建一、一维数组的创建直接输入法步长生成法: x=a:inc:b等间距线形成生法:x=linspace(a,b,n)注意x=linspace(a,b,n) 等价于)(:-=-/(nb x:)1aba对数等间距生成法x=logspace(a,b,n)LOGSPACE(X1,X2)generates a row vector of50logarithmically equally spaced points between decades10^X1and10^X2.If X2is pi,then the points are between 10^X1and pi.LOGSPACE(X1,X2,N)generates N points.For N<2,LOGSPACE returns10^X2.例1 一维数组的创建举例A1=[0.2,pi/2,‐4,7,sin(5)]A2=0:0.5:3A3=linspace(1,6,7)A4=logspace(1,6,7)A5=logspace(0,3,4)rand('twister',0)% rng default 效果一样c2=rand(1,5)c2 =0.5488 0.7152 0.6028 0.5449 0.4237例2 一维列数组的创建举例x1=(1:6)‘X2=linspace(0,pi,4)‘y1=rand(5,1)z1 =[0.2;pi/2;‐4;7;sin(5)]二、二维数组(即矩阵)的创建直接输入二维数组的元素来创建中规模数组的数组编辑器创建法当数组规模较大,元素数据比较冗长时,借助数组编辑器比较方便。
习题21.请读者先运行以下指令a=0;b=pi;t1=a:pi/9:pi;t2=linspace(a,b,10);T=t1*t2';F=find(T<0);然后,请回答变量a、t1、T、F的维度、规模、长度分别是多少t1完全等于t2吗为什么1)产生数据a=0;b=pi;t1=a:pi/9:pi;t2=linspace(a,b,10);T=t1*t2';F=find(T<0);2)罗列各变量的特征Na=ndims(a);Nt1=ndims(t1);NT=ndims(T);NF=ndims(F);Sa=size(a);St1=size(t1);ST=size(T);SF=size(F);La=length(a);Lt1=length(t1);LT=length(T);LF=length(F);fprintf('数组%7s%8s%8s%8s\n','a','t1','T','F')fprintf('维度数%5d%8d%8d%8d\n',Na,Nt1,NT,NF)fprintf('规模%5d%3d%5d%3d%5d%3d%5d%3d\n',Sa,St1,ST,SF)fprintf('长度%7d%8d%8d%8d\n',La,Lt1,LT,LF)数组 a t1 T F维度数 2 2 2 2规模 1 1 1 10 1 1 0 0长度 1 10 1 03)判断数组相等P=t1==t2 %对不同浮点计算方法获得的数进行比较的本指令,不推荐使用E=max(abs(t1-t2))P =1 1 1 1 1 1 0 1 11E =可见2个数组中的元素不完全相等。
应记住:这种现象在数值计算中常常会遇到;并且,若想检验同一个量的不同方法、途径算得的结果,应尽量不用“==”符判断,而应借助“两个量间的(相对)误差水平是否小于某个容差”进行判断。
计算数学中的数组计算技术计算数学是一门应用数学学科,它的研究对象是各种数学问题,包括数值计算、数学模型、优化问题、统计学等等,其中最显著的特点就是需要对大量的数据进行计算和处理。
为了解决这些计算难题,计算数学中的数组计算技术应运而生。
什么是数组?数组是计算机科学中的一个基础概念,简单来说,它就是一组相同类型的数据元素的集合,每个元素都有一个唯一的编号,我们可以通过这个编号来访问这个元素。
数组在计算数学中也有着广泛的应用,它可以用来表示向量、矩阵等数学对象。
数组计算技术数组计算技术主要包括以下几个方面:1. 向量化运算向量化运算是指对一个向量中的所有元素进行相同的计算,这种运算方式可以大大提高计算效率。
在计算数学中,有许多数学运算都可以采用向量化运算的方式进行计算,比如矩阵乘法、向量内积等。
2. 矩阵分解矩阵分解是一种将一个矩阵分解成若干特殊矩阵的方法,这些特殊矩阵具有一些特殊的性质,可以方便地进行计算。
在计算数学中,有几种常见的矩阵分解方法,比如LU分解、QR分解、SVD分解等。
3. 并行计算并行计算是指将一个大型计算任务划分成若干个小任务,然后在多个处理器上同时计算,最后再将结果合并起来的一种计算方式。
在计算密集型的数学问题中,采用并行计算可以大大提高计算速度。
4. CUDA计算CUDA是英伟达公司推出的一种并行计算平台,它利用了GPU 的并行计算能力,建立了一个使用标准C语言进行GPU编程的平台。
在计算数学中,CUDA可以用于加速大规模矩阵运算、快速傅里叶变换等复杂计算任务。
5. 数组库数组库是一种软件库,它提供了一系列的数学计算函数,这些函数可以方便地进行向量化运算、矩阵分解、并行计算等操作。
目前,有一些开源的数组库,比如NumPy、SciPy等,它们都提供了一系列高效的数学计算函数,可以方便地应用于计算数学中的各种问题。
数组计算技术的应用数组计算技术在计算数学中有着广泛的应用,主要体现在以下几个方面:1. 数据分析在数据分析中,我们需要对大量的数据进行处理和分析,采用数组计算技术可以方便地进行向量化运算、矩阵分解等操作,从而大大提高数据分析的效率。