MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB功能特性
- 数值分析
- 数值和符号计算
- 工程与科学绘图
- 控制系统的设计与仿真
- 数字图像处理
- 数字信号处理
- 通讯系统设计与仿真
- 财务与金融工程
MATLAB应用
MATLAB产品族可以用来进行以下各种工作:
- 数值分析
- 数值和符号计算
- 工程与科学绘图
- 控制系统的设计与仿真
- 数字图像处理技术
- 数字信号处理技术MATLAB在通讯系统设计与仿真的应用
- 通讯系统设计与仿真
- 财务与金融工程
- 管理与调度优化计算(运筹学)
MATLAB的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱(单独提供的专用MATLAB函数集)扩展了MATLAB 环境,以解决这些应用领域内特定类型的问题。
C语言简介
C语言是一门通用计算机编程语言,应用广泛。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。
C语言基本特性
高级语言
它是把高级语言的基本结构和语句与低级语言的实用性结合起来的工作单元
结构式语言
结构式语言的显著特点是代码及数据的分隔化,即程序的各个部分除了必要的信息交流外彼此独立。这种结构化方式可使程序层次清晰,便于使用、维护以及调试。C 语言是以函数形式提供给用户的,这些函数可方便的调用,并具有多种循环、条件语句控制程序流向,从而使程序完全结构化。
代码级别的跨平台
由于标准的存在,使得几乎同样的C代码可用于多种操作系统,如Windows、DOS、UNIX等等,也适用于多种机型。C语言对编写需要进行硬件操作的场合,优于其它高级语言。
使用指针
可以直接进行靠近硬件的操作,但是C的指针操作不做保护,也给它带来了很多不安全的因素。C++在这方面做了改进,在保留了指针操作的同时又增强了安全性,受到了一些用户的支持,但是,由于这些改进增加语言的复杂度,也为另一部分所诟病。
Java则吸取了C++的教训,取消了指针操作,也取消了C++改进中一些备受争议的地方,在安全性和适合性方面均取得良好的效果,但其本身解释在虚拟机中运行,运行效率低于C++/C。一般而言,C/C++/java被视为同一系的语言,它们长期占据着程序使用榜的前三名。
特有特点
- C语言是一个有结构化程序设计、具有变量作用域(variable scope)以及递归功能的过程式语言
- C语言传递参数均是以值传递(pass by value),另外也可以传递指针(a pointer passed by value)
- 不同的变量类型可以用结构体(struct)组合在一起
- 只有32个保留字(reserved keywords),使变量、函数命名有更多弹性
- 部份的变量类型可以转换,例如整型和字符型变量
- 通过指针(pointer),C语言可以容易的对存储器进行低级控制
- 预编译处理(preprocessor)让C语言的编译更具有弹性
MATLAB语言与C语言的区别
MATLAB的底层是C写的,C的效率比MATLAB要高,但MATLAB语法简单多了而且简单,但执行效率不高MATLAB是用于特定的方面的,比如说矩阵运算方面、DSP就很有优势。
而C语言不同,很多软件的底层都是C编写的MATLAB提供的是一种基于解释的语言,虽然也是一种高级语言,但是还是很简单的,它的目标在于用户方便,开发简单。而实际上这些方便也是有代价的,编译器承受了这些代价,程序执行效率方面也有损失。
另一方面MATLAB这么做也是基于其专用于科学计算的目的来考虑的,无法应用于通用的程序设计。c语言这么做保持了其编译的速度,便于大型程序设计,执行效率也很高,如os等百万行以上的代码。
同时c语言来做很多计算以外的应用环境,如逻辑判断,I/o操作等嵌入式应用,如MATLAB编译器。显然基于向量的计算优化,对于这些应用反而是负担。当然还有别的原因,我暂时还想不完整,但是这些已经足够说明了两者的不同啦。一句话,应用的范围、目的不同,语言的设计也当然风格迥异了。
MATLAB是一种解释性语言,集成化,专门用于和数学相关的工程计算,数值运算MATLAB是很简便强大,用起来很方便,比如: 求数组A的最大值的程序如下:A=[1 2 3 4 5 6],%把值赋给A max(A)%,求最大值,结果就出来了。
而C语言就麻烦的多C语言是面向对象的基础语言,更多的用于底层函数开发,软件开发,单片机控制等。MATLAB能做的C语言肯定能做,但是一般要麻烦的多,而C语言能做的MATLAB不一定能做。
形式上最容易发现的区别是,MATLAB是一句一句编译的,而c语言是对一个完整的代码段进行编译的,并且c中有头文件(#include(。。。)),而MATLAB中没有,对于数值运算MATLAB是很简便强大的,c就有点繁琐,对于算法要求c相对更高点。
MATLAB主要优势是集成了强大的数学计算功能,对大规模数据的计算精度和效率可以保证。MATLAB中集成了很多数学计算函数,能很方便的调用,而c语言,你一定知道,任何一个算法都需要自己设计并调试,以保证程序能正确执行。
MATLAB优势在于大规模矩阵运算、解常微分、偏微分方程,包括图像识别、人工智能、滤波等等,可以说,MATLAB是一个专业的数学软件,一个高效的专业工具。 一句话概括,MATLAB集成了很多数学计算功能,专注于数学计算领域,而c语言是一个更大众化的程序平台。
MATLAB是解释型脚本,c语言是编译执行的语言,简单说MATLAB的解释程序是看一句代码执行一次,而C语言的编译器必须编译好源文件生成目标代码,再执行整个目标代码。MATLAB底层是C/C++实现的。.m文件可以使用MATLAB内置的mcc命令编译成exe文件。
Matlab中点乘和乘、除和点除的区别原创
fanxinglanyu 2022-05-26 12:02:57 博主文章分类:计算机视觉之图像处理 ©著作权
文章标签 矩阵相乘 矩阵运算 逆矩阵 文章分类 其它 系统/运维
©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者fanxinglanyu的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任
1,乘和点乘
1.1,在进行数值运算和数值乘矩阵时,
这两种没有区别,例如:a*b=a.*b; a*B=a.*B; B*a=B.*a(其中小写字母表示数值,大写字母表示矩阵)
1.2 ,在进行矩阵和矩阵运算时,
*表示普通的矩阵乘法,要求前面矩阵的列数等于后面矩阵的行数;
.*表示两个矩阵对应元素相乘,要求两个矩阵行数列数都相等。
例如A,B分别为两个矩阵,则:
A.*B表示的是两个矩阵的对应元素相乘,其中生成的同阶矩阵C的对应的矩阵元素为:C(i,j)=A(i,j)*B(i,j);
而如果A*B的话,则是正常的矩阵相乘,并非是对应的元素相乘。
例如:
2, 除与点除
2.1,数值运行时,这两种没有区别,例如:a/b=a./b
2.2,数值与矩阵运行时,要分数值在前还是在后。
1)数值在前,只能用./
2)数值在后,这两种一样:A/b=A./b
2.3,
A./B表示A矩阵与B矩阵对应元素相除,所以要求A,B行数列数相等。
矩阵除矩阵,A/B可粗略地看作A*inv(B);
在可逆形式下转换成逆矩阵,右除对右边矩阵逆,左除对左边矩阵逆。
1. C/B=C*(inv(B)) (C右除B等于C乘以B的逆)
2. A\C=inv(A)*C (A左除C=A的逆乘以C)
- 赞
- 收藏
- 评论
- 分享
- 举报
上一篇:Clion的opencv配置以及读取文件方法
下一篇:第四届互联网+市赛后总结
提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论
发布评论
全部评论 () 最热 最新
相关文章
点乘
软件架构师何志丹含义及证明向量OA和向量OB的点乘。以O为原点建立直角坐标系,令A的坐标为(x1,y1),B的坐标为(x2,y2)。则点乘的代数含义为:x1x2+y1y2。几何含义为:|OA||OB|cos<AOB通过几...
点乘 功 力 位移 软件架构师
点乘和叉乘
向量是由n个实数组成的一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)的有序数组;向量的点乘,也叫向量的内积、数量积,对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,点乘的结果是一个标量。点乘公式对于向量a和向量b: ...
叉乘 点乘 叉积 点积 标量
数学——点乘、叉乘
点乘叉乘
数学 叉乘 点乘
向量点乘与叉乘
向量点乘与叉乘
点乘 叉乘 点积 叉积 二维
矩阵点乘
矩阵
python 点乘 element-wise乘
import numpy as npa = [1,2,3]b = [2,3,4]print(np.dot(a,b))print()print(np.multiply(a,b))print结果20[ 2 6 12]
python 机器学习
矢量点乘证明
OPTIMISM, PASSION & HARDWORK
IT
tensorflow 点乘 实例
import tensorflow as tfa = tf.constant([[1,2,3],[1,2,3]])b = tf.constant([[2,3,4]])print(a.get_shape())print(b.get_shape())c = a*bc= tf.Print(c,[c])with tf.Session() as sess: print(sess.run(c))prin
tensorflow
pytorch中的矩阵乘和点乘
下面是pytorch中的矩阵乘,三种方式结果相同y1 = tensor @ tensor.Ty2 = tensor.matmul(tensor.T)y3 = torch.rand_like(tensor)torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)下面是pytorch中的点乘,三种方式结果相同z1 = tensor * tensorz2 = tensor.mul(tensor)z3 = torch.rand_like(tensor)tor
人工智能 pytorch 深度学习 点乘 其他
向量点乘(内积)和叉乘(外积)
向量是由n个实数组成的一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)的有序数组。1、向量点乘(内积)向量的点乘,也叫内
向量 叉乘 点乘 标量
python 矩阵相乘----点乘和矩阵乘
python 矩阵相乘----点乘和矩阵乘博客_python矩阵点乘
矩阵 线性代数 python 点乘
matlab矩阵数乘学习
matlab实现矩阵数乘 >> >> B1=[85,85,65,98;75,95,70,95;80,70,76,92] B1 = 85 85 65 98 75 95 70 95 80 70 76 92 >> >> B2=[90,70,80,92;80,90,82,92;85,75,90,90] B2
matlab
3D数学(点乘叉乘)之美
1、点乘(内积)2、叉乘
点乘 叉乘
基础数学_01_向量2(点乘/叉乘)
a•b (标量乘法)和(标量与向量乘法)经常可以省略乘号。向量点乘不能省略点乘号。 向量点乘就是对应分量乘积的和,其结果是一个标量。 a·b=|a| |b| cos ∅ 点乘等于向量大小约向量夹角的cos值的积。 向量点乘(计算) 二维向量 a · b = ax bx + ay by [4,6] · ...
点乘 叉乘 标量 html 二维
Numpy——dot()函数(矩阵点乘)
一、参考文章Numpy——dot()函数(矩阵点乘)二、小贴士a.dot(b) 与 np.dot(a,b)是一个效果
矩阵 线性代数 numpy 点乘
向量点乘与向量叉乘的几何意义
向量点乘(内积)向量点乘公式为:a * b = |a| * |b| * cosθ点乘的结果是是标量,点乘也被称为内积,是a向量在b向量上投影的长度与b向量的长度的乘积,反映了两个向量之间的相似度,两向量越相似,它们的点积就越大。内积(点乘)的几何意义:表征或计算两个向量之间的夹角 b向量在a向量方向上的投影判断两个向量是否同一方向或正交(即垂直)等方向关系,具体对应关系为:...
向量点积 向量叉乘 叉乘 点乘 标量
numpy中矩阵乘法,星乘(*)和点乘(.dot)的区别
import numpy a = numpy.array([[1,2], [3,4]]) b = numpy.array([[5,6], [7,8]]) a*b >>>array([[ 5, 12], [21, 32]]) a.dot(b) >>>array([[19, 22], [43, 50]]
二维 点乘 数组 二维数组 前端 数据 数据库 编程语言
向量的点乘和叉乘(dot product & cross product)
点乘,也叫向量的内积、数量积。顾名思义,求下来的结果是一个数。 向量a·向量b=|a||b|cos<a,b> 在物理学中,已知力与位移求功,实际上就是求向量F与向量s的内积,即要用点乘。 将向量用坐标表示(三维向量), 若向量a=(a1,b1,c1),向量b=(a2,b2,c2), 则 向量a·向量b=a1a2+b1b2+c1c2叉乘 cross product[编辑本段]叉乘,也叫向量的外积、向量积。顾名思义,求下来的结果是一个向量,记这个向量为c。 |向量c|=|向量a×向量b|=|a||b|sin<a,b> 向量c的方向与a,b所在的
叉乘 点乘 坐标轴 知识
numpy 和 tensorflow 中的各种乘法(点乘和矩阵乘)
点乘和矩阵乘的区别:1)点乘(即“*”)----各个矩阵对应元素做乘法若w为m*1的矩阵,x为m*n的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个m*n的矩阵。若w为m*n的矩阵,x为m*n的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个m*n的矩阵。w的列数只能为1或与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算。2)矩阵乘----按照矩阵乘法规则做运算若w为m*p的矩阵,x为p*n的矩阵,那么通过矩