A*B=mtimes(A,B)、A.*B=times(A,B) A/B=mrdivide(A,B)、A./B=rdivide(A,B)、A\B=mldivide(A,B)、A.\B=ldivide(A,B) A^B=mpower(A,B)、A.^B=power(A,B) A'=ctranspose(A)、A.'=transpose(A) 其中的前缀m自然是表示matrix的意思。没有m前缀的就是按元素进行的意思。最后那个转置...
A*B=mtimes(A,B)、A.*B=times(A,B) A/B=mrdivide(A,B)、A./B=rdivide(A,B)、A\B=mldivide(A,B)、A.\B=ldivide(A,B) A^B=mpower(A,B)、A.^B=power(A,B) A'=ctranspose(A)、A.'=transpose(A) 其中的前缀m自然是表示matrix的意思。没有m前缀的就是按元素进行的意思。最后那个转置...
Numpyvs mldivide,"\“matlab运算符 、、 matlab中的A \ B给出了一种特殊的解决方案,而numpy.linalg.lstsq没有给出一种特殊的解决方案。; 18];c_mldivide = 4 c_lstsq= np.linalg.lstsq([[1 ,2, 0],[0, 4, 3]],[[8],[18]]) print c_lstsq</e ...
page-wise矩阵逆 Y=pageinv(X) MatLab中建议用左右除来代替和逆矩阵的乘法,定义为: X\Y=inv(X)*YX/Y=X*inv(Y) 左右除采用了解线性方程组的算法,速度更快更稳定。在实际应用中一定要注意左和右的问题,方向不能错,否则会对结果有重大影响。 左右除的page-wise操作变为: X\Y->pagemldivide(X,Y)X/Y...