矩阵的向量化和去向量化部分

Question

我很难理解这段代码中的错误在哪里：

我有一堆矩阵，我想取出每个矩阵的上三角部分，将其放入向量中，对其进行处理，然后将结果映射回来。代码如下：

%%
n=10;
m=3;

% generate a random 'stack of matrices'
bar=randn(n,n,m);

% index the upper triangular part
inds=triu(true(n,n));

% linearize
bar_lin=permute(bar,[3 1 2]);
bar_lin=bar_lin(:,inds);

% de-linearize
foo=zeros(size(bar,3),n,n);
foo(:,inds)=bar_lin;
foo=permute(foo,[2 3 1]);

% why is this not == 0 ??
sum(foo(:)-bar(:))

我只是不明白为什么这不起作用！谢谢！

Answer 1

您的最后一行代码不会返回0。这是因为bar 变量存储矩阵的上三角部分和下三角部分，而 foo 只存储上三角部分。你基本上是在减去这样的东西

bar = [1 2 3;
       4 5 6;
       7 8 9]
foo = [1 2 3;
       0 5 6;
       0 0 9]
foo - bar = [ 0  0  0;
             -4  0  0;
             -7 -8  0]
% Thus it will not be 0 for this case
% even sum(foo(:) - bar(:)) will not be 0

只有当较低的部分（不在 foo 中的部分）总和为 0 时，您才会得到输出为 0（但在随机数的情况下这种情况很少见）