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)

第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)

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。

matlab2011教程之二数值数组及向量化运算

matlab2011教程之二数值数组及向量化运算

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

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

向量化与矩阵化计算

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。

第三章 数值数组及向量化运算

第三章 数值数组及向量化运算
产生对角数组 产生单位数组 产生魔方数组


产生均匀分布随机数组 产生正态分布随机数组 产生全1数组 产生全0数组 生成各种分布随机数组 在指定字符集上生成均布随机数组 产生个各种用途的测试数组/矩阵
17
山东师范大学物理与电子科学学院
3.2 数值数组的创建和访问
【例3.2-5】标准数组产生的演示。
6
山东师范大学物理与电子科学学院
3.1 数值计算的特点和地位
第 【例3.1-2】已知 f (t ) esin( t ) 三 章 (1)符号计算解法 数 值 数 组 及 向 量 化 运 算
,求 s( x ) f (t ) dt 。
0 4
syms t x ft=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)
第 三 章 3.2.1 一维数组的创建
就所创建的一维数组的用途而言,大致分为两类:自变量数组和 通用变量数组。
数 值 1、递增/递减一维数组的创建 这类数组的特点:数组元素值的大小按递增或递减的次序排列;数 数 组 组元素之间的“差”是“确定”的,即“等步长”的。这类数组主要用 及 作函数的自变量,for循环中循环自变量等。 向 量 (1)“冒号”生成法 x=a: inc: b 化 运 算
山东师范大学物理与电子科学学院
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这是最简单,但又最通用的构造方法。如 a0= 数值数组的创建和访问
第 三 章 数 值 数 组 及 向 量 化 运 算

MATLAB数组运算及向量化运算

MATLAB数组运算及向量化运算

例:>> A=[1 2 3;4 5 6]
>> B=fliplr(A) 6 5 4 >> C=flipud(A) >> D=rot90(A), E=rot90(A,-1)
A=1 2 3 4 5 6 B=3 2 1 C=4 5 6 1 2 3 D=3 6 E=4 1 2 5 5 2 1 4 6 3
8
矩阵操作
参与运算的对象必须具有相同的形状! 参与运算的对象必须具有相同的形状!
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关系运算
MATLAB提供了6种关系运算符: MATLAB提供了6种关系运算符: 提供了 小于) < (小于)、 小于或等于) <= (小于或等于)、 大于) > (大于)、 大于或等于) >= (大于或等于)、 == (等于)、 等于) 不等于) ~= (不等于)。 不难理解, 它们的 含义 不难理解,但要注意其 书写方法 与 不尽相同。 数学中的 不等式符号 不尽相同。
要求参与加减运算的矩阵具有 相同的维数
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]
>> C=A+B; D=A-B;
矩阵的普通乘法
要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的原则 要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];
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建立5阶方阵 阶方阵A,判断A的元素是否能被 整除. 的元素是否能被3整除 例 建立 阶方阵 ,判断 的元素是否能被 整除 A =[24,35,13,22,63;23,39,47,80,80; ... 90,41,80,29,10;45,57,85,62,21;37,19,31,88,76] P = rem(A,3)==0 其中,rem(A,3)是矩阵 的每个元素除以3 是矩阵A 其中,rem(A,3)是矩阵A的每个元素除以3的余 数矩阵。此时, 被扩展为与A同维数的零矩阵, 数矩阵。此时,0被扩展为与A同维数的零矩阵,P 是进行等于(==)比较的结果矩阵。 (==)比较的结果矩阵 是进行等于(==)比较的结果矩阵。

Mapmatrix教学

Mapmatrix教学

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。

MATLAB设计_04_阵列运算

MATLAB设计_04_阵列运算

4
6
3 6
12
山西农业大学工学院 王玉顺 2013
2
MATLAB程序设计
第4章 阵列计算
4.1.1 下标运算
(1)数字作下标
由二维阵列和下标运算可逐 步创建维数不限的多维阵列 三维阵列下标:行×列×页
X= [1 2 3;5 4 6;9 7 8] X(:,:,2)= [0 2 1;5 5 4;9 3 7] X(:,:,3)= [1 0 0;0 1 0;0 0 1]
山西农业大学工学院 王玉顺 2013
3
MATLAB程序设计
第4章 阵列计算
4.1.2 函数运算
4.1.2 函数运算
主对角线元素列向量和对角阵 4 5 6 7 8 9 10 11 12
引言(foreword)
以阵列自变量、并逐个元素进行计算的 M 函数称作阵列函数,函数的计算结果称作阵 列变换; 以矩阵为自变量,按线性代数规则对矩阵 元素进行计算的M 函数称作矩阵函数,函数 的计算结果称作矩阵变换; 本节仅讨论部分矩阵函数和阵列函数。
2013/3/29 王玉顺:MATLAB程序设计
(5)矩阵函数/chol
王玉顺:MATLAB程序设计
山西农业大学工学院 王玉顺 2013
4
MATLAB程序设计
第4章 阵列计算
4.1.2 函数运算
矩阵的QR正交分解
4.1.2 函数运算
(6)矩阵函数/qr
Q= %求矩阵X的正交分 -0.0967 -0.4834 -0.8701 解或QR分解 R= X=[1 2 3;5 4 6;9 7 8] -10.3441 0 [Q R]= qr(X) 0 X=Q*R X= 1.0000 对矩阵X 没 5.0000 9.0000 有特别要求

MATLA数值数组及向量化运算

MATLA数值数组及向量化运算
plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid on
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)
3.中规模数组的M文件创建法 例3.2.4 利用M文件创建和保存数组
1. 编写M文件并运行 AM=[100,101,102;103,104,105;106,107,108], 保存为文件名MyMatrix .m 2. 在命令窗中输入MyMatrix
3.2.2 二维数组的创建
4.利用MATLAB函数创建数组 指令 diag eye 含 义 指令 含 义 产生对角形数组(二维以下) rand 产生均匀分布随机数组 产生单位数组(二维以下) randn 产生正态分布随机数组 zeros 产生全0数组 D=eye(3) D= 1 0 0 1 0 0 diag(D) ans = 1 1 1



矩阵运算则没有在操作符左边加 . , matlab中矩阵
的运算是按照线性代数中的定义进行的。 详细的数组运算符意义见表3.3-1 .
数组的加减法
数组加减法为数组元素的加减法,与矩阵加减 法相同。利用运算符“+”和“-”实现该运算。 需要注意的是相加或相减的两个数组必须有相 同的维数,或者是数组与数值相加减。
ezplot(sx,[0,15])
例 3.1-2 已知
f (t ) e
sin(t )

s( x) f (t )dt

Matlab 第3章 数值数组及向量化运算

Matlab 第3章 数值数组及向量化运算

%计算不同电压下的电阻值 %计算电阻平均值
2:数组运算
L=length(vr); for k=1:L r(k)=vr(k) / ir(k); end
sr=0; for k=1:L sr=sr+r(k); end rm=sr/L
r=vr./ir
rm=mean(r)
2:数组运算
【例 3.3-2】见教材132页 (1)非向量化编程 x=-5:0.1:5; y=(-2.5:0.1:2.5)'; N=length(x); M=length(y); for ii=1:M for jj=1:N X0(ii,jj)=x(jj); Y0(ii,jj)=y(ii); Z0(ii,jj)=sin(abs(x(jj)*y(ii))); end end
2:数组运算
我们要测量弹簧的弹性模量 力 变形 刚刚才用过
力:100N 变形量:5mm 弹性模量=100N / 5mm = 20 N/mm
读数有误差
环境干扰
理 论 值 实 际 值
那我们就需要测量弹簧在受N多个力的情况下,变形量各是多少,然 后分别求出各个弹性模量,最后取平均值。
2:数组运算
通过实验,我们测得了以下数据:
% 变量a是什么 % 数组a的维数 % 数组a的大小
3:“非数”和“空”数组
(3)空数组用于子数组的删除和大数组的大小收缩 A=reshape(-4:5,2,5) A= -4 -2 0 2 4 -3 -1 1 3 5 A(:,[2,4])=[ ] %删除数组A的第2、4列 A= -4 0 4 -3 1 5
2*x+3*y=5 4*sin(x)-5*cos(y)=7
第一次作业解答
x = linspace ( a, b, n)

Matlab第2章 数值数组及向量化运算

Matlab第2章 数值数组及向量化运算

21 22 23 24
六. A ( 3 , 1:3 ) = 9 10 11
1.3:二维数组元素的标识和寻访 ——数值数组的创建和寻访
二维数组 A
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
单下标法 一、 A(:)=1:12 A= 1 2
二、A(8)
3 4
5 6
7 8
9 11 10 12
ans = 8
标, A=rand(3,3),然后根据A写出两个矩阵:一个对角阵 B,其相应元素由A的对角元素构成;另一个矩阵C,其对角元素全 为0,而其余元素与对应的A阵元素相同。(提示: diag diag)
作业提交电子版的word文档,由学习委员统一收齐,发到 smnsss@邮箱,文件命名为“学号+姓名+第几次作业”,比如 你叫魏川东,学号是1207200181,第1次作业,那文件名就应该是: “1207200181魏川东1”。本周六晚上12:00之前发到我的邮箱。
1.4:数组操作技法综合 ——数值数组的创建和寻访
b=diag(A) B=diag(b) b= 1 4 B= 1 0 0 4 D1=repmat(B,2,4) D1 = 1 0 1 0 0 4 0 4 1 0 1 0 0 4 0 4
%即ReplicateMatrix,复制和平铺矩阵 % 1 0 1 0 0 4 0 4 1 0 1 0 0 4 0 4
randn(2,3)
0
0
1
函数生成法
1.2:二维数组的创建 ——数值数组的创建和寻访
D= 1 0 0 0 1 0 0 0 1 diag(D) ans = 1 1 1 diag(diag(D)) ans = 1 0 0 0 1 0 0 0 1

数值线性代数

数值线性代数

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。

数值数组及向量化运算

数值数组及向量化运算

1 2 2 1 2 2 a. * b .* 0 2 0 1 0 2
4
第2章 数值阵列及向量化运算

(2)矩阵和数组运算规则对比
1 3 1 2 1 a b 0 2 1 0 1
2 1 3 7 1 3 1 0 1 ab 1 5 0 2 1 1 3


fliplr rot90:以数组“垂直中线”为对称轴,交换左右对称位置上的元素 :把数组逆时针旋转90o 操作例3.3-7,例3.3-8;注意空阵的用法、rot90(a,b)中b的用法P140
14
第2章 数值阵列及向量化运算


六、关系操作和逻辑操作P145
掌握关系操作符 (表3.5-1 P146) 操作例3.5-1 考察r0=A(A<4)与 r0=(A<4)的区别? A==B,两等号之间不得有空格
车辆仿真技术—基于MATLAB
——第二章
1
第2章 数值阵列及向量化运算


阵列被区分为“数组”和“矩阵”
MATLAB为了提高程序运行效率,为实现向量化编程,特意为 “数组”和“矩阵”设计了两套运算规则。

正确理解矩阵和数组运算规则是有效运用MATLAB的关键所在。 (1)矩阵的概念和运算规则
2 a 3 5
ab
a b

ab
( )
圆括号
( )
( )
3
第2章 数值阵列及向量化运算

对于加减运算,矩阵和数组运算规则相同,都是对应元素相加减
对于乘法、除法、求幂等运算,两者有区别(除法和求幂运算同学 自行实验)

1 2 a 0 2

数值计算方法与算法(第三版)(张韵华等)PPT模板

数值计算方法与算法(第三版)(张韵华等)PPT模板

09
第8章计算矩阵的 特征值和特征向量
第8章计算矩阵的特征值和特征向量
01 8.1幂法
8.1.1幂法计算 8.1.2幂法的规范运算
02 8.2反幂法
*8.3实对称矩阵
03 的Jacobi方法
04 *8.4QR方法简介
8.4.1QR方法初步 8.4.2矩阵的QR分解
05 习题8
10
参考文献
参考文献
5.3松弛迭代
5.3.1松弛 迭代计算 公式
5.3.2松弛 迭代矩阵
07
第6章数值积分和 数值微分
第6章数值积 分和数值微

0 1
6.1牛顿-柯
特斯数值积分
0 2
6.2复化数值
积分
0 4
*6.4高斯(Gauss)
型积分
0 5
6.5数值微分
0 3
*6.3重积分计 算.
0 6
习题6
第6章数值积 分和数值微分
3.4求解非线性方程组的Newton方法
习题3
05
第4章求解线性方 程组的直接法
第4章求解线性方程组的直接法
01
4.1Gauss消元法
4.1.1Gauss顺序消元法 4.1.2Gauss列主元消元 法
02
4.2直接分解法
4.2.1Doolittle分解 4.2.2Crout分解 4.2.3特殊线性方程组
数值计算方法与算法(第三版)(张韵华等)
演讲人
202X-11-11
01
绪论
绪论
0.1数值计算方法与算法
1
0.3矩阵和向量范数
0.3.1向量范数
3
0.3.2矩阵范数 0.3.3矩阵的条件数

实验二 数值数组及向量化运算

实验二  数值数组及向量化运算
k = find(A > 0.5)%半下标
3、
clear
a = sign(randint(1, 1000, [], 123)-.5);%产生长度为1000的值为1或-1的随机数组a
ans = sum(a == -1)%统计所有的非数个数
4、
clear
t = 0 : 0.1 : 10;%取0-10的采样点
yy = xx;%把xx赋值给yy
[XX, YY] = meshgrid(xx, yy);%用三维曲线的方格坐标
ZZ = sin(XX) .* sin(YY) ./ XX ./ YY;%数组运算
surf(XX, YY, ZZ);%画出正确的图形
shading interp
运行结果:
1、
t1 =
0 0.3491 0.6981 1.0472 1.3963 1.7453 2.0944 2.4435 2.7925 3.1416
本次实验,主要是是对于数值数组和向量化。对于前面几个题只要调用函数就可以了,没有什么难度的,对于后面的两题要用到数组的向量化,明显比起标量相乘来得简单多了。对于非数,也有了进一步的了解了。只要用eps就可以解决图像的空白,不连续。通过实验,对于这些问题有了更好的理解和了解。由于作业已经做过部分的题目,所以也就很快完成了。
3.在使用123作为rand随机数发生器的初始化状态的情况下,写出产生长度为1000的“等概率双位(即取-1,+1)取值的随机码”程序指令,并给出-1码的数目。
4.在时间区间[0,10]中,绘制y=1-e-0.5tcos2t曲线。要求分别采取标量循环运算法和数组运算法编写两段程序绘图。
5.先运行指令x=-3*pi:pi/15:3*pi; y=x; [X,Y]=meshgrid(x,y);warningoff;Z=sin(X).*sin(Y)./X./Y;产生矩阵Z。(1)矩阵Z中有多少个“非数”数据?(2)用指令surf(X,Y,Z);shading interp观察所绘的图形;(3)请写出绘制相应的“无裂缝”图形的全部指令。

高性能计算中的向量化技术指南(四)

高性能计算中的向量化技术指南(四)

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。

高性能计算中的向量化技术指南

高性能计算中的向量化技术指南

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。

数字阵列

数字阵列

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

奥数阵列知识点总结

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。

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数组之间相加和相减:A.+B ,A.-B 标量和数组之间相加和相减:a.+B ,a.-B 标量和数组之间相乘: a.*B 数组乘: A.*B 数组的非共轭转置:A.’ 数组右除:A./B(等同于B.\A) 数组左 除:A.\B(等同于B./A) 标量除以数组: b./A (等同于A.\b) 数组底的标量指数求幂:A.^b 数组底的数组指数求幂:A.^B
(2) 线性(或对数)定点法 x=linspace(a,b,n) %以a,b为左右端点,产生 线性等间隔的(1*n)行数组 x=logspace(a,b,n)%以a,b为左右端点,产生 对数等间隔的(1*n)行数组 其中 n是总采样点数,即一维数组的长度。
x=linspace(a,b,n)等价于x=a:(b-a)/(n-1):b
符号#可代表加减乘除幂运算中的任何一种运算。
数组运算符由“常规算术运算符前加小黑点” 构成。 (3) 初等函数对数组的运算,体现为“初等函 数对数组的每个元素的运算”。 见表3.2-3 (P124)服从数组运算规则的 MATLAB初等函数及关系逻辑算符 重点掌握 sin,cos,tan,exp,sqrt,mod,abs,angle,real,ima g,conj
plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12)
说明:
• 进行数值计算前,必须生成由一系自变量采 样点构成的数组,然后计算各采样点对应的 函数值、积分值。 • 执行数值计算的表线可以形象的体现数 据之间的函数关系。注意:图形展示的函数 性状仅在自变量的取值区间有意义。
注意: r是由“所寻元素行序号”构成的一维行或列 数组。 c是由“所寻元素列序号”构成的一维行或列 数组。且r和c的规模应该一致。 在全下标寻访格式中,英文冒号:,“所在 维度上全部元素的序号”。

例:A=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ] 则 A(2,3)= 8, A(3,2)= 12 , A(3,5)= 15, A(1,5)= 5 A([2,3],[2,4])=[7,9;12,14] 例:A=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ] 则 A(2,:)= [6 7 8 9 10] A(:,2) =[ 2 7 12] A(:,[1,3])=[ 1 3 6 8 11 13]
全下标编址与单序号编址的转换关系 以(M×N)的二维数组A为例,若“全下标” 元素位置是“第r行,第c列”,那么相应的 “单序号”为L=(c-1) ×M+r。

图3.3-3 二维数组的全下标编址与单序号编址对照

全下标编址与单序号编址的转换指令
[rowsub, colsub] = ind2sub(ArraySize,IND)

“列”数组生成方法举例: x1=(1:6)',x2=linspace(0,pi,4)' y1=rand(5,1) z1=[2;pi/2;sqrt(3);3+5i]
3.3.2 二维数组的创建 (1) 小规模数组的直接输入法
二维数组的三要素: 整个输入数组必须用方括号[ ]括住;
数组元素必须用逗号“,”或空格分隔; 数组的行与行之间必须用分号“;” 或 者回车键[Enter]隔离。
a11 a12 a1N a a a 22 2N 21 aij M N a a a MN M1 M 2
单序号编址
用单个序号唯一地确定元素在数组中的位置。 MATLAB的单序号产生规则: AM ×N 数组的第一列元素位置,自上而下依 次编序为1,2,…,M。 AM ×N 数组的第二列元素位置,自上而下依 次编序为1×M+1, 1×M+ 2,…, 1× M+M。 AM ×N数组的第N列元素位置,自上而下依次 编序为(N-1)×M+1, (N-1)×M+ 2,…, (N-1)×M+ M。
3.2.2 数组概念及数组运算规则
2. 数组运算规则
(1) 同维同规模数组之间的(加、减、乘、除、求幂 等)运算,体现为“数组对应元素间的运算” 。
设A和B的算术运算结果为数组C,则C数组的第 (i,j)元素一定是数组A和B相同位置元素进行该算 术运算的结果,即Cij=aij#bij 。
(2) 标量与数组之间的(加、减、乘、除、求幂)运 算,体现为“标量与数组每个元素之间的运算”。 设标量a和数组B进行算术运算的结果为与B大小 相同的数组C,其中Cij=a#Bij。
矩阵加减:A+B,A-B 标量与矩阵加减:b+A,b-A 标量与矩阵相乘:b*A 矩阵乘积:C=A*B 矩阵的共轭转置:B=A' 1 C A B 矩阵的右除:C=A/B ( ) 1 矩阵的左除:C=A\B ( C A B ) 方阵的求幂:C=A^m 方阵的求逆:inv(A)或A\eye(N) 例3.2-1
单序号寻访
单序号寻访是指采用单个“一维行或列数 组”寻访元素的方法。 A(:): “单序号全元素”寻访。
它由A的各列 按自左到右的次序,首尾相接而生 成 的“一维长列”数组。
A(ind):“单序号”寻访。
ind 是一维数组,生成由ind指定位置元素的一维 数组,结果和ind的行列性质有关。若ind是“行数 组”(或“列数组” ),则A(ind ) 就是长度相同 的“行数组”(或“列数组” )。
据单下标换算出全下标。
IND = sub2ind(ArraySize, rowSub, colSub)
据全下标换算出单下标。 例: [R,C]=ind2sub([4,4],[3,5,7,9])
IND=sub2ind([4,4],[1,1,1,],[2,3,4])
2. 二维数组元素的寻访
全下标寻访法
全下标寻访是指根据需寻访的所有元素的全下标, 构成一对“行序号数组” 和“列序号数组”;然后借助 这对“行序号数组” 和“列序号数组”,提取或设置相 应的元素值。即指出是“第几行,第几列”的元素。 全下标寻访数组元素的格式: A(r,c):由A的“r指定行”和“c指定列”上的元素 组成。 A(r, :):由A的“r指定行”上所有列元素组成,结果 是一个行向量。 A(:,c):由A的“c指定列”上的所有行元素构成,结 果是一个列向量。
第三章 数值阵列 及向量化运算

数值计算的优点:适应了现代主流 计算机只能表示、保存、运算和输出 有限精度数字的特点,计算速度快, 容量大,能处理各种复杂的函数关系。 • 数值计算的缺点:只能用有限长度 的数据,以有限的精度,表现有限时 间和范围内的函数关系。
例3.1-1 已知 f ( t ) e 符号解法:

已知矩阵 A 24 , B43 ,采用两种不同的编程求这两个矩阵的乘积 C23 A 24 B43 。
C2=A*B
A=[1+1i,2+2i,3+2i;2i+4,5+2i,6+2i;7+2i,8+2i,9+2i] A= 1.0000 + 1.0000i 2.0000 + 2.0000i 3.0000 + 2.0000i 4.0000 + 2.0000i 5.0000 + 2.0000i 6.0000 + 2.0000i 7.0000 + 2.0000i 8.0000 + 2.0000i 9.0000 + 2.0000i >> B=A' B= 1.0000 - 1.0000i 4.0000 - 2.0000i 7.0000 - 2.0000i 2.0000 - 2.0000i 5.0000 - 2.0000i 8.0000 - 2.0000i 3.0000 - 2.0000i 6.0000 - 2.0000i 9.0000 - 2.0000i


3.3.1 行(列)数组的创建
1. 递增/递减型行(列)数组的创建 (1) “冒号”生成法 使用冒号指定数值范围和相邻值的步长 x=a:inc:b 其中a是起始值,即数组的第一个元素,inc是采样点之 间的间隔,即步长。若(b-a)是inc的整数倍,则数 组的最后一个元素等于 b。步长inc默认为1,则x=a:b。 inc可以取正数或负数。inc取正时,a<b; inc取负时, a>b。 例如 x=1:2:9 则x=[1 3 5 7 9] x=0.4:2 则x=[0.4 1.4] x=12.5:-3: 5 则x=[12.5 9.5 6.5]

3.2.3 两套算术运算规则的功能比较
见表3.2-2、3.2-4和表3.2-5(P124-125) 例3.2-2(P126-127)
3.2.4 向量化编程

“数组运算”、“向量或矩阵运算”模式 “流水线”加工,可大大提高效率。 例3. 2-3 (P128)
3.3 数值数组的创建和寻访

MATLAB总是把数组看作存储和运算的基 本单元。 应用MATLAB语言编程时,尤其要注意数 组和向量的维数问题。 标量数据被看作(1×1)的数组。对于向 量可看作1×M或M×1维数组。向量创建 时默认为行向量。
(2) 中规模数组的数组编辑器创建法
先在命令行上定义一个变量,然后在工作空 间workspace中右键点击该变量,进行编辑。
(3) 中规模的M文件创建法
打开M文件编辑器,在空白处输入所需数 组,然后保存。以后使用时直接在指令窗中 输入文件名,即可将数据加入到workspace中。
(4)利用MATLAB函数创建数组
syms t x;
sin( t )
, s( x)
数值解法:

4
0
f ( t ) dt , 求s(x)
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