错误的矩阵乘法导致元素数量不相同

Question

我有这个矩阵

这个矩阵

fvsim =

       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
         0         0    0.9000    0.1000         0         0         0
         0         0         0    0.7500         0    0.2500         0
         0         0         0         0         0    1.0000         0
         0         0         0         0    0.5000         0    0.5000
         0         0         0         0         0         0    1.0000

和这个矩阵

我正在尝试使用此代码但出现错误

sizeA=size(mpsim,1);
sizeB=size(fvsim,1);
sizeC=size(lingsim,1);
outputsim = zeros(size(lingsim));
for i=1:sizeC
    if lingsim(i)<=sizeB
        outputsim(i)=sum(mpsim * fvsim(lingsim(i), :)); 
    else 
        outputsim(i)=lingsim(i);
    end
end
outputsim

In an assignment  A(I) = B, the number of elements in B and I must be the same.

Error in ftskutes (line 131)
        outputsim(i)=sum(mpsim * fvsim(lingsim(i), :));

如何解决这个问题？实际上我假设 sum(mpsim * fvsim(lingsim(i), :)); 是 1x1 但当我尝试检查它时它是 1x7.

Answer 1

问题是 sum() 仅适用于一维 - 因此 mpsim * fvsim(lingsim(i), :) 生成一个 7x7 矩阵，然后在其中取列总和，得到 1x7 向量。

要获取所有元素的总和，可以使用

if lingsim(i)<=sizeB
    outputsim(i)=sum(sum(mpsim * fvsim(lingsim(i), :))); 
else

编辑：我以为你是故意拿外层产品的。但是，如果您想将每个元素彼此相乘，则必须将 * 替换为 .* 并转置两个向量之一：

outputsim(i)=sum(mpsim' .* fvsim(lingsim(i), :));

Answer 2

当你乘以向量时，你应该确保执行你想要的操作：

外积：(n x 1) * (1 x n) == (n x n)
内（点）积：(1 x n) * (n x 1) == (1 x 1)
元素乘积：(n x 1) .* (n x 1) == (n x 1)

mpsim为列向量，即n x 1，fvsim(lingsim(i), :)为行向量，即1 x n。因此，您正在计算外积。

如果这不是您想要的，您可以采用转置 (.') 或内置函数 dot 来计算独立于向量方向的点积。

错误的矩阵乘法导致元素数量不相同

Wrong matrix multiplication causes number of elements not being the same

matlab

numbers

element

matrix