什么是向量化编程

⑴ 如何利用matlab创建Hilbert矩阵

希尔伯特矩阵（Hilbert matrix）是一种数学变换矩阵，正定，且高度病态（即，任何一个元素发生一点变动，整个矩阵的值和逆矩阵都会发生巨大变化），病态程度和阶数相关。在线性代数中，希尔伯特矩阵是一种系数都是单位分数的方块矩阵。
方法/步骤
数学形式
Hilbert矩阵是一种着名的“坏条件”矩阵。该矩阵的元素的数学表达式是a(i,j)=1/(i+j-1)。下面就展示一下五阶的Hilbert矩阵的数学表示形式。

用for循环生成Hilbert矩阵
下面我们就根据数学表达式，借助for循环生成Hilbert矩阵，具体的运算代码和结果如下图所示，为了和第一步中数学表示形式的Hilbert矩阵做比较，本次计算也选择5阶。

矩阵空间预配置可提高运行速度
在对矩阵的运算中，对矩阵空间进行预配置可以提高运行速度，尤其对高阶矩阵的运算速度影响明显。我们可以通过计时函数tic和toc进行验证。tic表示计时开始，toc表示计时结束。图一为不进行矩阵空间预配置所用时间，为3.2464秒；图二是进行矩阵空间预配置时计算所用时间，为0.072233。可以很明显看出提高了运行速度。

向量化编程产生Hilbert矩阵
当我们采用向量化编程产生Hilbert矩阵时，可以大大提高运行速度，所以在平时编程时应尽量采用向量化编程，但须对matlab有较高的认知。如图所示所用时间为0.031616秒，所用时间比前两种都短。

用matlab自带函数eig计算
这里我们用matlab自带的产生Hilbert矩阵的函数hilb(n)计算一下。所用的时间为0.003173秒。可以看出所用的时间最短，所以在编程时我们应该尽量使用matlab已经有的相应功能的函数，如实在找不到在自己变。这样可以节省计算时间。

希尔伯特矩阵的逆
此外matlab还自带有求希尔伯特矩阵的逆的函数invhilb(n)，其功能是求n阶的希尔伯特矩阵的逆矩阵。我们看一下，具体代码和结果如下图。有图可以看出用时还是比较短的。

END
注意事项
本经验中计算所用的时间受电脑配置、matlab版本、该程序是否首次运行等因素影响，其结果会有所变化。

⑵ 怎样使用MatLab向量化编程快速绘制二维图

怎样使用MatLab向量化编程快速绘制二维图
直接用imshow就可以,不过不清楚你的要求, 你最好详细说明你的要求和希望达到的目的

⑶ 几何问题向量化,向量运算基底化，是什么意思

几何问题向量化是指运用向量的方法来解决几何问题。而向量运算基底化，则是指通过建立坐标系（即基底），使向量都变为坐标向量，这样又可以通过坐标的运算解决向量的运算问题（数字化，笛卡尔的思想。）

⑷ MATLAB是什么干什么用的需要什么基础

Matlab是一个具有强大计算能力和仿真能力的数学软件。

⑸ matlab vectorize有什么含义

vectorize 是向量化的意思

可以将字符串或者inline函数里面的运算变为向量运算

一般我们定义一个函数，或者用一个表达式去计算的时候
我们可以很自然地用编程语言去写出表达式，例如

y=x*(x+1)^2/(x+2)
只要x是一个数值，那么运行上面的语句y的值就和会被计算出来

>> x=1
x =
1

>> y=x*(x+1)^2/(x+2)
y =
1.3333

很多时候我们需要的不仅仅是一点的函数值，而是需要很多点的函数值
例如我们要画出函数图像，我们知道x在一定取值范围内很多点的函数值y
在别的语言里我们就需要用循环来计算
而由于matlab语言是矩阵运算语言，所以有时一条语句就代替普通语言的很多循环操作

x=-1:0.1:1;
y=x.*(x+1).^2./(x+2);
就这样两条语句，就计算了x从-1到1以0.1为间隔的21个点对应的y值
得到的结果y是和x大小相同的向量

这里注意表达式中的*^/三个运算符号前面都加了点
这是因为*^/在matlab里面定义的都是矩阵运算，是矩阵的乘、乘方、除
而我们这里要计算的是向量x里面每一个元素对应的计算结果，不是矩阵乘除
这里的乘、乘方、除要有.* .^ ./ 表示
这是初学matlab经常容易出错的地方
对于标量，也就是只有一个值的量例如上边的x=1
加点和不加点的两种表达式是等价的

而这个将原来只能用于标量的表达式，变为可以用于向量的表达式
也就是这个给*^/加点的过程，就是向量化过程，也就是vectorize函数的主要功能

⑹ MathCAD中将矩阵向量化是什么意思

就是把矩阵元素离散化，当成一个个个体然后运用于运算符或者函数，如图：

⑺ matlab for循环向量化是什么东西，帮我向量化下面循环：

for循环并非都能向量化，而且并非所有的向量化能使优化程序。你上面的那段代码不容易向量化，也没必要。
向量化实际上就是矩阵化，利用点运算代替for循环，利用matlab软件强大的矩阵运算能力优化程序，其含义如下：
sum1=0;
for i=1:100
for j=1:100
for k=1:100
d=i.^2+j.^2+k.^2;
sum1=sum1+d;
end
end
end
向量化：
i=1:100;j=1:100;k=1:100;
sum1=sum(i.^2+j.^2+k.^2);

⑻ matlab 如何向量化编程

t=-5:0.5:5;y=(t=0).*(-3.*t.^2)+5;figure;plot(t,y);grid on;

⑼ for i=1:2 hxx(i,1)=-pxy(i,:)*log2(pxy(i,:)'); p=p hxx(i,1); end 怎么向量化

你这段程序中pxy的数据是靠i确定的，所以，在不知pxy数据的情况下，不好进行向量化编程。

⑽ 机器学习 数据为什么要 向量化

个人理解：矢量化可以把数学公式直接转换为相应的程序代码，这样不但直观、方便阅读，更使复杂的数学公式实现变得简单，提高算法速度。比如说matlab的矩阵元算，python的numpy库等，进行矩阵运算时比用for循环之类的操作快许多倍。在进行机器学习的编程时你会发现，矢量化很多时候会加速模型的学习