Octave 中的指数向量化
Exponent vectorization in Octave
我正在尝试获取一个通用数组 A
,将其提高到向量 p
的每个成员的(元素方面)幂,然后将结果相加,最好是在向量运算,使得结果与 A
大小相同。理想情况下,应该允许 A
的任何 size/dimension 数组。例如,如果
A = [0 1 ; 2 3]
p = [2 3]
我想要结果 A.^p(1) + A.^p(2)
,它是 [0 2 ; 12 36]
,更优雅,并且对于 A
的任何大小和 p
的长度,并避免循环.
我想出了以下内容,它扩展到 A
的下一个更高维度,然后沿该维度求和:
sum(repmat(A,[ones(1,ndims(A)) length(p)]) .^ repmat(reshape(p,[ones(1,ndims(A)) length(p)]),size(A)),ndims(A)+1)
这在技术上似乎可行,但是......呃。有更简洁的方法吗?
假设p
是一个行向量:
result = reshape(sum(A(:) .^ p, 2), size(A));
我正在尝试获取一个通用数组 A
,将其提高到向量 p
的每个成员的(元素方面)幂,然后将结果相加,最好是在向量运算,使得结果与 A
大小相同。理想情况下,应该允许 A
的任何 size/dimension 数组。例如,如果
A = [0 1 ; 2 3]
p = [2 3]
我想要结果 A.^p(1) + A.^p(2)
,它是 [0 2 ; 12 36]
,更优雅,并且对于 A
的任何大小和 p
的长度,并避免循环.
我想出了以下内容,它扩展到 A
的下一个更高维度,然后沿该维度求和:
sum(repmat(A,[ones(1,ndims(A)) length(p)]) .^ repmat(reshape(p,[ones(1,ndims(A)) length(p)]),size(A)),ndims(A)+1)
这在技术上似乎可行,但是......呃。有更简洁的方法吗?
假设p
是一个行向量:
result = reshape(sum(A(:) .^ p, 2), size(A));