我真的需要这个帮助。
我必须矩阵L1
和L2
,两者都是(500x3)
大小。
首先,我计算L1
from每一列的每个元素的差异L2
如下:
lib1 = bsxfun(@minus, L1(:,1)',L2(:,1));
lib1=lib1(:);
lib2 = bsxfun(@minus, L1(:,2)',L2(:,2));
lib2=lib2(:);
lib3 = bsxfun(@minus, L1(:,3)',L2(:,3));
lib3=lib3(:);
LBR = [lib1 lib2 lib3];
结果就是这个矩阵LBR
。然后我有一个min
问题要解决:
[d,p] = min((LBR(:,1) - var1).^2 + (LBR(:,2) - var2).^2 + (LBR(:,3) - var3).^2);
它返回了p
这个问题得到满足的点min
。最后我可以回到我的矩阵L1
并 L2
找到满足这个问题的值的索引位置min
。我这样做如下:
[minindex_alongL2, minindex_alongL1] = ind2sub(size(L1),p);
还行吧。但我现在需要的是:
我必须乘以 ,tensor-product
也称为Kronecker product
向量alpha
的LBR
,alpha
给出如下:
alpha = 0:0.1:2;
而且,Kronecker product
我计算如下:
val = bsxfun(@times,LBR,permute(alpha,[3 1 2]));
LBR = reshape(permute(val,[1 3 2]),size(val,1)*size(val,3),[]);
我现在需要的是:我需要解决同样的min
问题:
[d,p] = min((LBR(:,1) - var1).^2 + (LBR(:,2) - var2).^2 + (LBR(:,3) - var3).^2);
但是,这一次,除了找到满足这个问题的索引位置和值之外,我还需要从已经相乘并且满足这个问题的向量中L1
找到单个值的索引位置。我不知道我该怎么做,所以任何帮助都将不胜感激!L2
min
alpha
min
提前致谢!
Ps:如果需要,我可以发布L1
和L2
矩阵。