Arrays MATLAB中矩阵的三维输出阵列展开

假设我有一个矩阵

a=rand（n，m）

。我想计算大小为nxnm的矩阵B，其中

B（：，：，I）=A（：，I）*A（：，I）
产生这种情况的代码非常简单：

A = rand(n,m); B = zeros(n,n,m);
for i=1:m
B(:,:,i) = A(:,i)*A(:,i)'
end

但是，我很关心速度，我想请您帮助告诉我如何在不使用循环的情况下实现它。很可能我需要使用
bsxfun
、
arrayfun
或
rowfun
，但我不确定。
非常感谢您的回答。
arrayfun
和
bsxfun
在我的尝试中没有加速计算，如下所示：

clc;close all;
clear all;
m=300;n=400;

A = rand(n,m); B = zeros(n,n,m);
tic
for i=1:m
    B(:,:,i) = A(:,i)*A(:,i)';
end
t1=toc

C = reshape(cell2mat(arrayfun(@(k) bsxfun(@times, A(:,k), A(:,k)'), ...
    1:m, 'UniformOutput',false)),n,n,m);
 %C=reshape(C,n,n,m);
t2=toc-t1

 % t1 =0.3079
 % t2 =0.5112

arrayfun
和
bsxfun
在我的尝试中没有加速计算，如下所示：

clc;close all;
clear all;
m=300;n=400;

A = rand(n,m); B = zeros(n,n,m);
tic
for i=1:m
    B(:,:,i) = A(:,i)*A(:,i)';
end
t1=toc

C = reshape(cell2mat(arrayfun(@(k) bsxfun(@times, A(:,k), A(:,k)'), ...
    1:m, 'UniformOutput',false)),n,n,m);
 %C=reshape(C,n,n,m);
t2=toc-t1

 % t1 =0.3079
 % t2 =0.5112

我现在手头没有MATLAB，但我认为这段代码应该产生与循环相同的结果：

A1 = reshape(A,n,1,m);
A2 = reshape(A,1,n,m);
B = bsxfun(@times,A1,A2);

如果您有一个更新版本的MATLAB，您不再需要
bsxfun
，只需编写

B = A1 .* A2;

在旧版本上，最后一行将给出错误消息

这是否比循环快还取决于MATLAB的版本。较新的MATLAB版本在循环方面不再慢了。我认为循环更具可读性，值得使用更具可读性的代码，或者至少在注释中保留循环，以澄清矢量化代码的作用。
我现在手头没有MATLAB，但我认为此代码应该产生与循环相同的结果：

A1 = reshape(A,n,1,m);
A2 = reshape(A,1,n,m);
B = bsxfun(@times,A1,A2);

如果您有一个更新版本的MATLAB，您不再需要
bsxfun
，只需编写

B = A1 .* A2;

在旧版本上，最后一行将给出错误消息

这是否比循环快还取决于MATLAB的版本。较新的MATLAB版本在循环方面不再慢了。我认为循环更具可读性，值得使用更具可读性的代码，或者至少将循环保留在注释中，以澄清矢量化代码的作用。
您的代码非常好。我知道它很好，我的问题是，有没有一种方法可以通过不使用循环来加快它。您的代码非常好。我知道它很好，我的问题是，有没有一种方法可以通过不使用loop来加速它？我想这是因为您使用了
cell2mat
函数。我的问题正是关于这个，如何在矩阵的三维空间中输出数组乐趣。我想这是因为您使用了
cell2mat
函数。我的问题正是关于这一点，我如何在矩阵的三维空间中输出数组乐趣。正如您所说：
A1.*A2
在R2015b中不起作用，但在R2017a中起作用。谢谢！正如您所说：
A1.*A2
在R2015b中不起作用，但在R2017a中起作用。谢谢！