如何在MATLAB中高效地查找和合并向量的重复项？

我正在编写一个MATLAB代码来快速解决以下问题：设X是一个根据p（X）分布的随机变量，取X的两个独立副本，称它们为X1和X2，并找到Y=f（X1，X2）的分布，其中f（，）是一个已知函数

为了解决上述问题，我从两个向量

x

和

p

开始，这样

p（I）

=p（

x（I）

）。假设它们都包含

n

元素。我可以很容易地计算

n

-by-

n

矩阵

y

，这样

y（I，j）

=f（

x（I）

，

x（j）

）。此外，我可以通过矩阵

p_out

计算

n

，从而

p_out（I，j）=p（I）*p（j）

。这意味着P（Y=

Y（i，j）

）=

P（i，j）

现在，如果

y

的所有元素都是不同的，我们就差不多完成了。它仍然只是将矩阵转换为向量，或许还可以对它们进行排序，以获得良好的输出。假设我们也通过设置

y = y(:);
p_out = p_out(:);
[y, idx] = sort(y);
p_out = p_out(idx);

然而，问题是

y

的元素通常不是唯一的。一、 因此，必须按如下方式合并

y

的相同元素：如果

y（I）=y（j）

（记住现在

y

被转换为向量），然后删除

y（j）

，并设置

p（I）=p（I）+p（j）

。一种肮脏的方法是使用for循环（因为

y

现在已排序，我们只需要将每个元素与其下一个元素进行比较）。然而，我想知道是否有更好的方法

---

我知道

unique

将删除向量的重复元素（因此，如果我们只需要

y

就足够了）。我还知道它返回两个索引向量，以某种方式指示重复元素的位置。但是，我想不出任何好的方法来使用它的输出来适当地合并

p

的元素。

如果我理解正确，这是一项针对以下人员的工作：

结果:

>> y_unique

y_unique =

     1     2     3     4     5     6

p_summed =

    0.4000    0.7000    0.5000    0.2000    0.4000    0.1000

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也许这能帮上忙：@LuisMendo谢谢。我想那是另一个问题。非常感谢。我一直在寻找这样一个函数！这种独特的用法可能是我最喜欢的MATLAB习惯用法+1@chappjc如果可以组合成一行就好了，例如，如果

unique

的期望输出是第一行，而不是第三行，那么我认为两行就可以了！

>> y_unique

y_unique =

     1     2     3     4     5     6

p_summed =

    0.4000    0.7000    0.5000    0.2000    0.4000    0.1000