Octave 倍频程：使用trace（）的效率？

假设我有两个5000 x 1000矩阵，A和B。倍频程计算

跟踪（A*B'）

是否有效，即只需要5000内积，而5000*5000内积大部分不使用

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如果

trace

的参数更复杂，即：

trace（A*B'+C*D'）

，该怎么办？这会改变什么吗？

否，在调用trace（）之前将对产品进行评估。一种有效的实现方法是手动计算该矩阵的对角线项相乘，然后对它们求和

sum（sum（diag（A）。*diag（B））对于第二个示例
sum（sum（diag（A）。*diag（B）+diag（C）。*diag（D））

请注意，您可以稍微缩短这两个表达式，并可能在失去可读性和Matlab兼容性的情况下获得一点速度，如：
sum（（diag（a）。*diag（B））（：）
trace（A*B'）
将在使用
trace（）
之前计算完整的矩阵积

更有效的方法是
sum（sum（A.*conj（B），2））
。内和计算得到的矩阵的值

一种可能更有效的方法是通过`求和（（A.*conj（B））（：）一步完成两个求和

trace（A*B'+C*D'）
将通过
sum（（A.*conj（B）+C.*conj（D））（：）
有效地计算