将两个矩阵乘以一个向量答案

【问题标题】：Multiplying two matrices by a vector将两个矩阵乘以一个向量
【发布时间】：2017-06-14 05:01:29
【问题描述】：

我使用loop 将两个矩阵乘以一个向量。不使用loop是否可以做到这一点？

D1=C.*(A.*B) 之类的东西不起作用。

以下代码示例

clear;
clc;
A=rand(5,5);
B=rand(5,5);
C=[0.1 0.3];
for ii=1:2
    D(:,:,ii)=A.*B.*C(ii);
end

【问题讨论】：

标签： matlab matrix matrix-multiplication

【解决方案1】：

这是怎么做的：

 D=bsxfun(@times,A.*B,permute(C,[3 1 2]))

解释：诀窍是使用permute 将C 从行向量（例如x 方向）更改为第3 维（或z 方向），就好像您会以不同的方式定义C：

C(:,:,1)=0.1;
C(:,:,2)=0.3;

现在，bsxfun 是一种执行您编写的 for 循环的紧凑方法。就是这样。

【讨论】：

非常感谢。根据这个。我们也可以这样做。 A=兰德（5,5）； B=兰德（5,5）； C=[0.1 0.3]； C1=重塑(C,[1,1,2]); D1=A.*B.*C1;

【解决方案2】：

您可以通过大多数矩阵索引来做到这一点：

clear;
clc;
A=rand(5,5);
B=rand(5,5);
C=[0.1 0.3];

% Get matrices to final size
A = A(:,:,ones(length(C),1)); % repeat into third dimension as many times as length(C)
B = B(:,:,ones(length(C),1)); % repeat into third dimension as many times as length(C)
C = C(ones(1,size(A,2)),:,ones(1,size(A,1))); % make it size size(A,2)xlength(C)xsize(A,1) 
C = permute(C,[3 1 2]); % change to correct order

D = A.*B.*C;

或者作为一个衬垫（更快，需要更少的内存并且不改变输入变量）：

D = A(:,:,ones(length(C),1)).*B(:,:,ones(length(C),1)).*permute(C(ones(1,size(A,2)),:,ones(1,size(A,1))),[3 1 2]);

不过，我认为对于大多数矩阵大小，bsxfun 更快（并且可读性更好）。但是用索引解决问题要有趣得多：P

【讨论】：