Matlab 矢量化算术运算

我试图通过在Matlab中将一些迭代转换为矩阵运算来提高代码的性能。其中之一是下面的代码，我需要弄清楚如何避免在操作中使用循环

这里gamma_ic和bow是二维矩阵。 c&z是从外部迭代设置的变量

for z=1:maxNumber,
    for c=1:K,
        n = 0;
        for y2=1:number_documents,
            n = n+(gamma_ic(y2,c)*bow(y2,z));
        end
        mu(z,c) = n / 2.3;
    end
end

谢谢你的帮助

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编辑。添加了c和z的循环。迭代一直进行到gamma_ic和bow中的最大指数。添加了mu，这是另一个二维矩阵，用于显示n的用法。

这应该可以帮助您获得

mu

，这似乎是所需的输出-

mu = bow(1:number_documents,1:maxNumber).'*gamma_ic(1:number_documents,1:K)./2.3

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c

和

z

是否分别迭代了

gamma_ic

和

bow

的所有可能索引？我认为值得展示它们是如何迭代的，以及如何使用

n

。此外，如果您共享

c

和

z

的循环代码，我们可能也能帮助您摆脱这些循环，那么您对向量化的任何想法或理解（对代码进行向量化可能很容易，也可能很难，但最好能理解是什么阻碍了您，并尝试解决这个问题）。但是对于给定的代码，您可以尝试-

n=sum（gamma_ic（1:number_文档，c）。*bow（1:number_文档，z））

我已经用外部循环的相关部分更新了代码。您得到的确切信息是什么或如何得到的

maxNumber

和

K

？maxNumber和K是传递给函数的常量我有点困惑，尺寸是否同意执行元素操作？请注意，

K

可能不等于

maxNumber

。编辑：明白了，我想这就是你为什么要转置的原因吧？一开始就忽略了它