Продукт тензора Кронекера
K = kron(A,B)
возвращает продукт тензора Кронекера матриц K = kron(A,B)
A
и B
. Если A
является m
-by-n
матрица, и B
является p
-by-q
матрица, то kron(A,B)
является m*p
-by-n*q
матрица, сформированная путем взятия всех возможных продуктов между элементами A
и матричного B
.
Создайте блочную матрицу диагонали.
Создайте единичную матрицу 4 на 4 и матрицу 2 на 2, что вы хотите быть повторенными по диагонали.
A = eye(4); B = [1 -1;-1 1];
Используйте kron
, чтобы найти продукт тензора Кронекера.
K = kron(A,B)
K = 8×8
1 -1 0 0 0 0 0 0
-1 1 0 0 0 0 0 0
0 0 1 -1 0 0 0 0
0 0 -1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 1 -1 0 0
0 0 0 0 -1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 1 -1
0 0 0 0 0 0 -1 1
Результат 8 8 блочная матрица диагонали.
Расширьте размер матрицы путем повторения элементов.
Создайте матрицу 2 на 2 из единиц и 2 3 матрица, элементы которой вы хотите повторить.
A = [1 2 3; 4 5 6]; B = ones(2);
Вычислите продукт тензора Кронекера с помощью kron
.
K = kron(A,B)
K = 4×6
1 1 2 2 3 3
1 1 2 2 3 3
4 4 5 5 6 6
4 4 5 5 6 6
Результатом является 4 6 блочная матрица.
Этот пример визуализирует разреженную Лапласовую матрицу оператора.
Матричным представлением дискретного Лапласового оператора на двумерном, n
n
сеткой является n*n
n*n
разреженной матрицей. Существует самое большее пять ненулевых элементов в каждой строке или столбце. Можно сгенерировать матрицу как Кронекеров продукт одномерных операторов различия. В этом примере n = 5
.
n = 5; I = speye(n,n); E = sparse(2:n,1:n-1,1,n,n); D = E+E'-2*I; A = kron(D,I)+kron(I,D);
Визуализируйте шаблон разреженности с spy
.
spy(A,'k')
A, B
Введите матрицыВведите матрицы, заданные как скаляры, векторы или матрицы. Если или A
или B
разреженны, то kron
умножает только ненулевые элементы, и результат также разрежен.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | логический
Поддержка комплексного числа: Да
Если A
является m
-by-n
матрица, и B
является p
-by-q
матрица, то продуктом тензора Кронекера A
и B
является большая матрица, сформированная путем умножения B
каждым элементом A
Например, две простых матрицы 2 на 2 производят
Указания и ограничения по применению:
Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.
Эта функция полностью поддерживает массивы GPU. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Выполнения на GPU (Parallel Computing Toolbox).
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.