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我想将逐个元素的二元运算应用于大型逻辑向量。这些向量的内容是错误的,因此出于性能考虑,最好使用稀疏矩阵。如果我这样做,则生成的矩阵不正确。

示例

A = logical([0;1;0;0]);
B = logical([0 0 1 1]);

C = bsxfun(@and,A,B)

在这种情况下 C 是

 C = 
     0     0     0     0
     0     0     1     1
     0     0     0     0
     0     0     0     0

如果我使用稀疏矩阵 C 是

 C = full(bsxfun(@and,sparse(A),sparse(B)))
 C = 
     0     0     0     0
     1     1     1     1
     0     0     0     0
     0     0     0     0

这显然是错误的。

我监督了什么还是这是一个 Matlab 错误。

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我可以重现这个,所以它肯定似乎是一个 MATLAB 错误。特别是考虑到:

C = full(bsxfun(@times,sparse(A),sparse(B)))

C =

     0     0     0     0
     0     0     1     1
     0     0     0     0
     0     0     0     0

所以,我会把它报告给 The Mathworks。

但是,在这种特殊情况下,我不禁感到bsxfun稀疏矩阵不会是最有效的。考虑以下:

A = sparse(logical([0;1;0;0]));
B = sparse(logical([0 0 1 1]));

C_bsxfun = bsxfun(@and,full(A),full(B));

[i j] = ndgrid(find(A), find(B));
C_sparse = sparse(i, j, true, numel(A), numel(B));

isequal(C_bsxfun, full(C_sparse))
于 2011-12-08T11:46:13.550 回答