有没有办法减少a-b'；matlab中的相关运算，其中a和b是大列向量？

我试图做一个类似的操作：

（exp（（a-b'）.^2）*（diag（c）*d））

，其中

a

、

b

、

c

和

d

是列向量。

a

和

b

的大小很大，因此

a-b'

超出了MATLAB中矩阵大小的最大限制。然后我将其转换为一个循环，循环遍历

a的每个值：

d=0（长度（a），1）；
对于i=1：长度（a）
d（i）=（exp（（a（i）-b'）.^2）*（c.*d））；
结束

这使得代码需要很长时间才能运行，因为此操作需要大量调用。有什么方法可以减少这项工作所需的时间吗？
这是一项昂贵的操作，可能没有太多机会加快这项工作。使用
sum
，而不是乘以
one（…）
。设置
a=rand（5,1）；b=兰特（5,1）；c=兰特（5,1）它不起作用。因为你用
diag（c）
做点积，它在对角线上只有非零元素，你对exp（a-b'）的大部分计算都是浪费的。您只需计算该矩阵的对角线，即
exp（（a-b）。^2）
，然后与
c
相乘。换句话说，前两个术语中的非零对角线，即，
（exp（（a-b'）。^2）。*diag（c））
，可以使用
exp（（a（：）-b（：）。^2）。*c（：）
我会尝试使用sum，谢谢。c是行向量，抱歉问题中的错误