matlab中矩阵逐元素乘法的替代方法

我正在做一个大的矩阵乘法。我有一个大矩阵a（至少5000x5000）和一个列向量V（5000x1）。在我的代码中，每一个V都将一个元素的每一列乘以一个元素。我打了个圈

K = zeros(5000, 5000);
for n=1:5000
  K(:, n) = V.*A(:, n);
end

但是它太慢了。所以我创建了一个大矩阵，每个列都被指定为V，这样

MV=repmat(V,1,5000);
K = MV.*A;

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它很快，但浪费了太多的内存。当矩阵的大小增加时，它会占用太多内存。使用更少的内存但速度更快有什么想法吗？

classic

bsxfun

K = bsxfun( @times, A, V );

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或者，您可能需要查看（在FEX中找到）。

classic

bsxfun

K = bsxfun( @times, A, V );

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或者，您可能需要查看（在FEX中找到）。

您是否预先分配了

K

使其具有正确的大小？您是否预先分配了

K

使其具有正确的大小？非常感谢您的输入。bsxfun似乎可以工作，但我需要稍后测试效率。至于MTIMESX，我读了自述文件，但它似乎只是矩阵乘法，而不是元素对元素的乘法。非常感谢您的输入。bsxfun似乎可以工作，但我需要稍后测试效率。至于MTIMESX，我阅读了自述文件，但似乎只是矩阵乘法，而不是元素对元素的乘法。