Matlab递减矩阵对角线

Matlab decreasing matrix diagonal

我想创建一个中间对角线向两侧对称递减的矩阵,如下所示:

5 4 3 2 1
4 5 4 3 2
3 4 5 4 3
2 3 4 5 4
1 2 3 4 5

矩阵必须为 100x100,值介于 01 之间。 到现在我只得到边缘和中间对角线,但不知道如何自动填充其余部分。

v = ones(1,100);
green = diag(v);
green(:,1) = fliplr(0:1/99:1);
green(1,:) = fliplr(0:1/99:1);
green(100,:) = 0:1/99:1;
green(:,100) = 0:1/99:1;
N = 100; %// size of your matrix
v = ones(1,N); %// get a vector of ones
D = N*diag(v); %// set the main diagonal
for ii = 1:size(D,1)-1
    tmp = (N-ii)*diag(v(1:end-ii),ii); %//positive direction off-
    tmp2 = (N-ii)*diag(v(1:end-ii),-ii); %//negative direction off-diagonal
    D = D+tmp+tmp2; %// Add them up
end
D = D/N; %// scale values to between 0 and 1

这里的技巧是使用索引变量ii作为同时减少乘法N-ii的计数器,减少v的长度,v(1:end-ii) ] 并在 diagii-ii.

范围内增加对角线的偏移量

只是为了验证使用 imagesc(D):

绘制结果

要寻找矢量化解决方案,请考虑使用 spdiags()

n = 5;
A = repmat([1:n-1,n:-1:1],n,1);
B = full(spdiags(A,-n+1:n-1,n,n));

这将 return:

5 4 3 2 1
4 5 4 3 2
3 4 5 4 3
2 3 4 5 4
1 2 3 4 5

正如 @Adriaan 指出的那样 B = B/n 将在 0 和 1 之间变换矩阵值。

一些怎么样 code-golfing -

n = 5
M = mod(bsxfun(@plus,n:-1:1,(0:n-1)'),n)
out = triu(M)+tril(n-M)

对于您的实际情况,由于您需要 [0,1] 范围内的值,您可以缩放 out,就像这样 -

out = (out - 1)/max(out(:)-1)

样本运行-

>> n = 5;
M = mod(bsxfun(@plus,n:-1:1,(0:n-1)'),n);
out = triu(M)+tril(n-M);
>> out
out =
     5     4     3     2     1
     4     5     4     3     2
     3     4     5     4     3
     2     3     4     5     4
     1     2     3     4     5
>> out = (out - 1)/max(out(:)-1)
out =
            1         0.75          0.5         0.25            0
         0.75            1         0.75          0.5         0.25
          0.5         0.75            1         0.75          0.5
         0.25          0.5         0.75            1         0.75
            0         0.25          0.5         0.75            1

我很惊讶没有人向您推荐 toeplitz 矩阵:

n = 5;
out = toeplitz(n:-1:1);

我们得到:

out = 


     5     4     3     2     1
     4     5     4     3     2
     3     4     5     4     3
     2     3     4     5     4
     1     2     3     4     5

如果您想将其规范化为 [0,1],只需进行标准规范化即可:

out_new = (out - 1) / (n - 1)

...等等:

>> out = (out - 1) / (n - 1)

out =

    1.0000    0.7500    0.5000    0.2500         0
    0.7500    1.0000    0.7500    0.5000    0.2500
    0.5000    0.7500    1.0000    0.7500    0.5000
    0.2500    0.5000    0.7500    1.0000    0.7500
         0    0.2500    0.5000    0.7500    1.0000