对涉及3D矩阵的Matlab双循环进行矢量化？

在Matlab中考虑以下矩阵

A(:,:,1)=[1 2 3; 4 5 6];
A(:,:,2)=[7 8 9; 10 11 12];
M=size(A,1);
N=size(A,2);
R=size(A,3);

我想创建一个维度为

（M*N）x（N-1）xR

的矩阵

B

，以便

-对于每个

r=1，…，r

-对于每个

m=1，…，m

-对于每个

h=1，…，N

-我取

A（m，h，r）

，将其与

A（m，：，r）

中剩余的

N-1

元素相加，然后填充

B（（m-1）*N+h，：，r）

在上面的例子中，它应该是

B(:,:,1)=[1+2 1+3;
          2+1 2+3;
          3+1 3+2;
          4+5 4+6;
          5+4 5+6;
          6+4 6+5]

B(:,:,2)=[7+8 7+9;
          8+7 8+9;
          9+7 9+8;
          10+11 10+12;
          11+10 11+12;
          12+10 12+11]

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这段代码符合我的要求，但它包含一个双循环，对于

M，N

large可能会很慢。你能帮我做矢量化吗

for m=1:M
    for h=1:N
        B((m-1)*N+h,:,:)= repmat(A(m,h,:),1,N-1)+[A(m,1:h-1,:) A(m,h+1:N,:)]; 
    end
end

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我不确定它的效率会有多高，但您可以将其简化为一个循环，如下所示：

[M, N, R] = size(A);
B = zeros(M*N, N-1, R);
for index = logical(eye(N))
  B(find(index):N:end, :, :) = bsxfun(@plus, A(:, ~index, :), A(:, index, :));
end

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你的尺寸能有多大？

M=400

，

N=20

，

R=200

。此外，我必须重复这个双循环大约1000次。