主要内容

pagemtips.

页面 - WISE矩阵乘法

页面上倒塌

句法

z = pagemtimes（x，y）
z = pagemtimes（x，transpx，y，transpy）

描述

例子

Z.= pagemtimes（X那y）计算N-D阵列的相应页面的矩阵乘积X和y。每个输出阵列的页面Z.由产品提供：Z（：，：，i）= x（：，i）* y（：，：i）。

  • 如果其中一个X或者y是一个矩阵，然后pagemtips.将其乘以其他输入的每个页面。例如，如果X是一个矩阵，然后z（：，：，i）= x * y（：，：i）。

  • 如果X和y有三个以上的维度，那么前两个超出的所有尺寸都必须具有兼容尺寸。pagemtips.隐含地扩展额外的尺寸以乘以分页矩阵的所有组合：Z（：，：，i，j，k）= xx（：，：，i，j，k）* yy（：，：，i，j，k）。（额外的尺寸已经扩展XX.和yy.。）

例子

Z.= pagemtimes（X那Transpx.那y那田元素）可选地计算具有指定换位的矩阵产品X和y。对于此语法，您必须指定转置选项。Transpx.和田元素必须每个人：'转倒'那'ctransoshes'， 或者'没有任何'。

例子

全部收缩

打开直播脚本

创建两个3-d阵列并乘以相应的页面。

RNG.默认X = RANDI（[1 6]，2,2,3）
x = x（：，：1）= 5 1 6 6 x（：，：，2）= 4 2 1 4 x（：，3）= 6 1 6 6 6
Y = RANDI（[1 6]，2,2,3）
Y = Y（：，：，1）= 6 5 3 1 Y（：，：，2）= 3 5 6 6 y（：，:,3）= 4 6 1 6
z = pagemtimes（x，y）
z = z（：，：，1）= 33 26 54 36 z（：，2）= 24 32 27 29 z（：，3）= 25 42 30 72

这一世输出页面Z（：，：，i）通过乘法形成x（：，：，i）* y（：，：我）。

打开直播脚本

创建矩阵一种和3-d阵列y然后将3-D阵列的每个页面乘以矩阵。

A =魔术（3）
A =3×38 1 6 3 5 7 4 9 2
RNG.默认Y = RANDI（[1 10]，3,3,3）
Y = Y（：，：，1）= 9 10 3 10 7 6 2 11 10 Y（：，2）= 10 10 2 2 5 5 10 9 10 Y（：，3）= 8 1 710 9 8 7 10 8
z = pagemtimes（a，y）
z = z（：，：，1）= 94 93 90 91 72 109 130 105 86 z（：，：2）= 142 139 81 110 118 101 78 103 73 z（：，3）= 116 77 112123 118 117 136 105 116

这一世输出页面Z（：，：，i）通过乘法形成a * y（：，：我）。

打开直播脚本

创建两个3-D阵列X和y。用pagemtips.执行操作X（：，：，i）'* y（：，：我）在每页上X和y。

RNG.默认x = rand（3,3,3）+ 1i;y = rand（3,3,3）;a = pagemtimes（x，'ctransoshes'，y，'没有任何'）
A = A（：，：，，：，2）= 1.6427  -  1.9622I 0.4727  -  0.8547I 1.0453  -  1.74791 1.5794  -  1.9622I 0.5794  -  1.9622I 0.5513  -  0.8547I 1.2682  -  1.74791 1.1025  -  1.9622I 0.5393  -  0.8547I 0.5393  -  0.8547I 0.6151  -  1.7476I A（:, :,：3）= 1.2393  -  1.5817I 1.4671  -  1.7401I 1.2737  -  1.4974I 0.9995  -  1.5817I 0.9240  -  1.7401I 0.7324  -  1.4974I 1.1504  -  1.5817I 1.2585  -  1.7401I 1.0786  -  1.4974

现在，执行操作x（：，：，i）* y（：，：，i）。在每页上X和y。

b = pagemtimes（x，'没有任何'，y，'转倒'）
B = B（：，：，1）= 0.9773 + 1.1444i 0.5902 + 0.7844i 0.6217 + 1.2716i 0.8270 + 1.1444i 0.8270 + 1.1444i 0.6670 + 0.784i 0.6605 + 1.2716i 0.1629 + 1.1444i 0.1629 + 1.1444i 0.1793 + 0.784i 0.1793 + 0.784i 0.1372 + 1.2716i B，：，2）= 0.8120 + 1.4948i 0.8387 + 1.5510I 0.4491 + 1.5187i 0.4491 + 1.49480 0.5983 + 1.5187I 0.4138 + 1.5187I 1.4030 + 1.5187I 1.4030 + 1.4948i 1.3871 + 1.5510I 1.3988 + 1.5187I B（：:,3）= 0.8747 + 1.8788i 0.8246 + 1.8554i 0.6322 + 1.0849i 1.5873 + 1.8788i 1.5648 + 1.8554i 0.9777 + 1.8554i 0.9777 + 1.0849i 1.4888 + 1.8788i 1.4839 + 1.8554i 0.8839 + 1.8554i 0.8025 + 1.8554i 0.8025 + 1.0849i
打开直播脚本

创建一个3×3×2数组X并将其乘以3×3×1×4阵列y。结果具有3×3-×2-of-4的尺寸。

x =那些（3,3,2）;a =眼睛（3）;Y =猫（4，A，2 * A，3 * A，4 * A）;z = pagemtimes（x，y）
Z = Z（：，：，1,1）= 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Z（：，2,1）= 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Z（：，1，2）= 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Z（：，2,2）= 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Z（：，1,3）= 3 3 3 3 3 3 3 33 3 Z（：，:,2,3）= 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Z（：，1,4）= 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Z（：，2，4）= 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

尺寸为1（前两个维度）的每个尺寸都被隐式扩展以匹配另一个输入的尺寸大小，然后匹配输出的每个页面Z（：：，我，j）通过乘法形成x（：，：，i，j）* y（：，：，i，j）。考虑这个操作的直观方式是X包含两个矩阵作为3-D阵列中的页面，Y包含沿第四维排列的四个矩阵;因此，将这些矩阵的所有组合乘以导致八个3×3矩阵。

输入参数

全部收缩

输入阵列，指定为密集矩阵或多维数组。页面X和y必须对矩阵产品有效输入（mtimes，*）。

  • 如果其中一个X或者y是一个矩阵，然后pagemtips.将其乘以其他输入的每个页面。例如，如果X是一个矩阵，然后z（：，：，i）= x * y（：，：i）。

  • 如果X和y有三个以上的维度，那么前两个超出的所有尺寸都必须具有兼容尺寸。pagemtips.隐含地扩展额外的尺寸以乘以分页矩阵的所有组合：Z（：，：，i，j，k）= xx（：，：，i，j，k）* yy（：，：，i，j，k）。（额外的尺寸已经扩展XX.和yy.。）

数据类型：单身的|双倍的
复数支持：万博1manbetx是的

转换选项，每个选项指定为此表中的值之一。

价值 描述
'没有任何' 不要施加转仓。
'转倒' 将转换应用于相应输入的每个页面（翻倒应用于每个页面）。
'ctransoshes' 将复杂共轭转换应用于相应输入的每个页面（ctranspose.应用于每个页面）。

使用Transpoping选项来计算操作x'* y以页面明智的方式。即使只输送了一个输入，也必须指定转置选项。

例子：pagemtimes（x，'ctransoshes'，y，'none'）计算页面的版本x'* y。

数据类型：char|细绳

输出参数

全部收缩

输出数组，作为多维数组返回。执行的操作pagemtips.取决于输入的大小X和y：

sizeX sizey 手术

3-D.

3-D.

 Z（：，：，i）= x（：，i）* y（：，：i）

2-D.

3-D.

 z（：，：，i）= x * y（：，：i）

3-D.

2-D.

 z（：，：，i）= x（：，：，i）* y

N-D.

N-D.

 Z（：，：，i，j，k）= x（：，：，i，j，k）* y（：，i，j，k）

的大小Z.遵循这些规则：

  • 在前两个维度中，矩阵乘法规则适用。如果任一操作数是标量，则结果具有Nonscalar操作数的大小。当两个操作数都是矩阵时，乘以m-经过-N矩阵与A.N-经过-问：矩阵导致了一个m-经过-问：矩阵。

  • 兼容尺寸超出前两个的尺寸X和y扩展以匹配非单例维度。因此，如果X是10×8×1×3和y是8-×10×4×1，然后Z.是10×10×4-3。

尖端

  • 对于真正的n-d阵列，Pagemtimes（x，'转置'，x，'none'）使用对称页面返回矩阵。同样，对于复杂的n-d阵列，您可以使用对称页面pagemtimes（x，'ctransoshes'，x，'none'）。

扩展能力

也可以看看

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在R2020B中介绍

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与Matlab引入深度学习

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