在Matlab中缩短这个时间

设

x=[1，…，t]

为包含

t

分量和

a

和

p

数组的向量。我问自己是否有机会缩短这个，因为它看起来很麻烦：

for n = 1:t
    for m = 1:n
        H(n,m) = A(n,m) + x(n) * P(n,m)
    end
end 

一个好的开始是

H = A + x*P

这可能不是一个有效的解决方案，您必须检查数组和向量的一致性，并确保使用正确的乘法，但这应该足以为您指明正确的方向。如果您是Matlab新手，请注意向量可以是

1xn

或

nx1

，即行向量和列向量是不同的种类，与许多编程语言不同。如果

x

不是您在rhs上想要的，您可能需要它的转置，即Matlab中的

x'

---

从一个角度来看，Matlab是一种数组语言，显式循环通常是不必要的，甚至不是一种好方法。

我的建议：

bsxfun（@times，x，p）+a

e、 g

返回

ans =  1

编辑：
阿姆罗是对的！使第二个循环取决于第一次使用
tril
：

H2 = tril(bsxfun(@times,x,P) + A);

顺便说一句，矩阵是正方形的，因为这也会产生其他问题，就像我在评论中指出的那样，除非是打字错误，否则第二个for循环计数器取决于第一个for循环计数器的计数器

如果是故意的，我想出了以下解决方案：

% some random data
t = 10;
x = (1:t)';
A = rand(t,t);
P = rand(t,t);

% double for-loop
H = zeros(t,t);
for n = 1:t
    for m = 1:n
        H(n,m) = A(n,m) + x(n) * P(n,m);
    end
end

% vectorized using linear-indexing
[a,b] = ndgrid(1:t,1:t);
idx = sub2ind([t t], nonzeros(tril(a)), nonzeros(tril(b)));
xidx = nonzeros(tril(a));
HH = zeros(t);
HH(tril(true(t))) = A(idx) + x(xidx).*P(idx);

% check the results are the same
assert(isequal(H,HH))


我更喜欢他的解决方案。这里唯一的优点是我不计算不必要的值（因为矩阵的上半部分是零），而另一个解决方案计算完整的矩阵，然后减少额外的内容。
tril（A+p.*repmat（x'，1，t））

编辑。这适用于x为行向量时。
如果x是列向量，则使用
tril（a+P.*repmat（x，t，1））


如果您的示例代码是正确的，那么对于任何j>i，H（i，j）=0，例如X（1,2）。
例如，对于
t=3
，您可能需要

H = 

'A(1,1) + x(1) * P(1,1)'                          []                          []
'A(2,1) + x(2) * P(2,1)'    'A(2,2) + x(2) * P(2,2)'                          []
'A(3,1) + x(3) * P(3,1)'    'A(3,2) + x(3) * P(3,2)'    'A(3,3) + x(3) * P(3,3)'

由于第二个循环的范围是
1:n
，因此可以使用矩阵
A
和
p
的下三角部分进行计算

H = bsxfun(@times,x(:),tril(P)) + tril(A);

你确定这是正确的吗？问题中的第二个循环是m=1:n的
，而不是m=1:t的
（因此它取决于第一个循环计数器），除非这是一个输入错误。。。请仔细检查，我一直在尝试矢量化！是的，很容易修复：）+1来自我
H = bsxfun(@times,x(:),tril(P)) + tril(A);