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  • 1.错误使用* 内部矩阵维度必须一致 d*v表示矩阵乘法,要求d的列数必须与v的行数一致,也就是说,如果d是m行n列的矩阵,v必须是n行w列的矩阵2.错误使用.* 矩阵维度必须一致 d.*v 表示矩阵的点乘运算,也就是d矩阵和...

    1.错误使用* 内部矩阵维度必须一致
    d*v表示矩阵乘法,要求d的列数必须与v的行数一致,也就是说,如果d是m行n列的矩阵,v必须是n行w列的矩阵

    2.错误使用.* 矩阵维度必须一致
    d.*v 表示矩阵的点乘运算,也就是d矩阵和v矩阵对应元素直接相乘,所以要求d和v的维度必须一致,即如果d是m行n列的矩阵,v也必须是m行n列的矩阵

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  • 矩阵维度必须一致。、 x = 0:0.005:0.2; y = sin(1/x) plot(x,y) 解决方法:把第二行1/x换成1./x 原因:a./b就是a、b中对应的每个元素相除,得到一个新的矩阵;如果a、b是两个数,那么a./b就是普通的除法。 ...

    错误:错误使用  /
    矩阵维度必须一致。、

    x = 0:0.005:0.2;
    y = sin(1/x)
    plot(x,y)

    解决方法:把第二行1/x换成1./x

    原因:a./b就是a、b中对应的每个元素相除,得到一个新的矩阵;如果a、b是两个数,那么a./b就是普通的除法。

    这里x是一个数组 就是要用./

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  • matlab做矩阵运算时,却出现错误使用 - ,*等, 矩阵维度必须一致的错误 在做矩阵运算加减乘等运算时,会出现矩阵维度错误,原因其实不止是矩阵维度不一致。 1.矩阵维度不一致 A = [1,2,0; 0,1,2;3,3,1];% 为一3x3...

    matlab做矩阵运算时,却出现错误使用 - ,*等, 矩阵维度必须一致的错误

    在做矩阵运算加减乘等运算时,会出现矩阵维度错误,原因其实不止是矩阵维度不一致。

    1.矩阵维度不一致

    A = [1,2,0; 0,1,2;3,3,1];% 为一3x3矩阵
    B = [ 1,-2,3;2,1,0;2,-1,3];% 也为一3x3矩阵
    C=A+B;
    则C =

     2     0     3
     2     2     2
     5     2     4
    

    若A不为3*3矩阵,则会出现矩阵维度不一致的错误,若是矩阵相乘即A乘B,则需要保证矩阵A列数与B行数一致即可

    2.若矩阵维度是一致的(本质上确实是不一致的)

    笔者是入门小白,编写matlab程序的过程中,由于参数矩阵等编写较多,出现参数名称重复的失误。在一开始定义参数的时候比如定义一个3乘1的矩阵t,在进行运算C = A * (B* D- t)时
    其中矩阵行列数满足运算要求,但运行结果老是显示运行“-”时矩阵维度不一致,笔者再三确认矩阵行列数等都满足要求,一时找不到问题根源,经过仔细查找,终于发现在程序的后面部分,出现一个自己定义的t矩阵,为一1*3的矩阵,于是将前面的t改成其他参数,这时运算就没有问题了。
    当我们遇到此类问题时,不妨再看看其他矩阵,有没有问题。

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  • 矩阵维度必须一致。 当出现这个错误,说明除数符号写错了,需要从/变成./就可以了 matlab中的乘除法: 1.数字之间相乘/相除 >> a=3; >> b=4; (1)相乘(*与.*没区别): >> a*b ans = 12 ...

    错误使用  / 
    矩阵维度必须一致。

    当出现这个错误,说明除数符号写错了,需要从/变成./就可以了

    matlab中的乘除法:

    1.数字之间相乘/相除

    >> a=3;
    >> b=4;

    (1)相乘(*与.*没区别):

    >> a*b
    ans =
        12

    >> a.*b
    ans =
        12

    (2)相除(/与./没区别):

    >> a=3;
    >> b=4;
    >> a/b
    ans =
        0.7500
    >> a./b(a除以b)
    ans =
        0.7500

    >> a.\b(b除以a)
    ans =
        1.3333

    2.数字与矩阵之间相乘/相除

    >> a=3;
    >> A=[1,3,5;3,4,5;2,4,8];

    A =
         1     3     5
         3     4     5
         2     4     8

    (1)相乘(*与.*没区别):
    >> a*A
    ans =
         3     9    15
         9    12    15
         6    12    24
    >> a.*A
    ans =
         3     9    15
         9    12    15
         6    12    24

    (2)相除(/与./没区别):

    >> A/a(矩阵A中元素都除以a,输出矩阵)
    ans =
        0.3333    1.0000    1.6667
        1.0000    1.3333    1.6667
        0.6667    1.3333    2.6667
    >> A./a
    ans =
        0.3333    1.0000    1.6667
        1.0000    1.3333    1.6667
        0.6667    1.3333    2.6667

    >> A.\a(a除以矩阵A中各元素,输出矩阵)
    ans =
        3.0000    1.0000    0.6000
        1.0000    0.7500    0.6000
        1.5000    0.7500    0.3750

    3.矩阵之间相乘/相除

    >> A=[1,3,5;3,4,5;2,4,8]
    A =
         1     3     5
         3     4     5
         2     4     8
    >> B=[2,5,8;3,7,2;5,3,2]
    B =
         2     5     8
         3     7     2
         5     3     2

    (1)相乘:

    >> A*B(矩阵乘法:要求左矩阵的行数与右矩阵的列数相等,即MxN维矩阵乘以NxM维矩阵。按照矩阵相乘规则计算结果)

    ans =
        36    41    24
        43    58    42
        56    62    40

    >> A.*B(矩阵点乘:要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵乘以MxN维矩阵。矩阵对应位置元素相乘输出)
    ans =
         2    15    40
         9    28    10
        10    12    16

    (2)相除:
    >> A/B(相当于A乘以B的逆,如下所示)
    ans =
        0.6395   -0.0058   -0.0523
        0.5233    0.0407    0.3663
        1.0233   -0.2093    0.1163

    >> A*inv(B)
    ans =
        0.6395   -0.0058   -0.0523
        0.5233    0.0407    0.3663
        1.0233   -0.2093    0.1163
    >> A./B(矩阵点右除:要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵除以MxN维矩阵。矩阵对应位置元素相除输出,A矩阵对应元素除以B矩阵对应元素)
    ans =
        0.5000    0.6000    0.6250
        1.0000    0.5714    2.5000
        0.4000    1.3333    4.0000

    >> A\B(相当于A的逆乘以B,如下所示)
    ans =
        1.3000   -1.7000   -7.8000
       -1.6000    5.4000    9.6000
        1.1000   -1.9000   -2.6000

    >> inv(A)*B
    ans =
        1.3000   -1.7000   -7.8000
       -1.6000    5.4000    9.6000
        1.1000   -1.9000   -2.6000
    >> A.\B(矩阵点左除:要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵除以MxN维矩阵。矩阵对应位置元素相除输出,B矩阵对应元素除以A矩阵对应元素)
    ans =
        2.0000    1.6667    1.6000
        1.0000    1.7500    0.4000
        2.5000    0.7500    0.2500
    --------------------- 
    作者:叶晚zd 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/u013925378/article/details/53695147/ 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • <code>% pnew=[2.04 2.04 2.05 2.05 2.06;2.197 2.200 2.190 2.191 2.201;1500 1500 2000 2000 ...矩阵维度必须一致。 出错 tramnmx (第 80 行) pn = 2*(p-minp*oneQ)./((maxp-minp)*oneQ) - 1;</p>
  • 显示我错误使用 + 矩阵维度必须一致,但我找不出来 clear all clc %====================================================================== % Fibre simulation parameters lamdalD = 1.55e-6; %design ...
  • 该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼作为一个直接抄代码的人,跪求大神指点Pi=[5554 869 4807 2050 871];Aj=[5554 869 4838 2165 819];fij=[10 50 90 150 200;50 20 60 140 190;90 60 30 120 190;...
  • 矩阵也都检查了,大小一致 ``` % Img1=Img.*uint8(BW1); Img2=Img.*uint8(BW2); Img3=Img.*uint8(BW3); Img4=Img.*uint8(BW4); Img5=Img.*uint8(BW5); %% 图像合成:颜色传递 R1=gray2rgb1(Img1,Ref1)...
  • function x=gauss(A,b) n=length(b); for k=1:n-1 if A(k,k)==0 fprintf('error\n',k); return; end index=k+1:n; m=-A(index,k)/A(k,k); A(index,index)=A(index,index)+m*A(k,index);...
  • function [zitai]=gradient(x)clc;clear;[FileName,PathName] = uigetfile('*.txt',...'选择加速度文件');file=fullfile(PathName,FileName);data1=load(file);x=data1;N=size(x,1);q0 = 1;q1 = 0;...
  • clear all clc %====================================================================== % Fibre simulation parameters ...提示我矩阵内部维度一致,但是中断for循环后语句没有问题,请问该如何修改
  • 在这里插入代码片 ```%输入数据 P=[-0.406 -1.528 0.028; 0.486 0.032 0.351; -0.615 1.059 -2.129; 0.066 0.342 0.438; -1.784 -1.13 -0.123; -2.469 2.559 0.158; -0.559 -0.69 0.043;...-0.351 2.195 1.0...
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  • MATLAB 4

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  • 练习4

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    2021-04-15 16:06:39
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  • 简单的知识点,讲得很清楚了。 点乘就是 每个元素逐点运算,这就要求两个矩阵行列数相同;...矩阵维度必须一致 所以,如果要做点乘运算,必须保证A,B矩阵的维度相同,即两矩阵的行列必须相等 A=
  • 内部矩阵维度必须一致。 出错 calcDist (line 9) pts3 = H*[pts1;ones(1,n)]; 出错 estHomography (line 36) dist = calcDist(f,x,y); 出错 main (line 28) [H, inlierIdx] = estHomography(img1Dup,img2Dup,...
  • matlab中点乘和乘的区别

    千次阅读 2018-07-18 17:46:08
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  • 矩阵维度必须一致。 出错 test1 (line 17)  im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage ; <p>>> net.meta.normalization.averageImage</p> <p>ans =  122.8033  114.8853...
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    2021-04-30 16:03:06
    python中矩阵乘法,可以通过 NumPy 的np.dot()函数计算(乘积也称为点积)。 np.dot()接收两个NumPy数组...1. A的列和B的行的维度必须保持一致,否则会报错。 2. np.dot(A, B)和np.dot(B, A)的值可能不一样,操作数(A
  • matlab非线性拟合所碰到的问题

    千次阅读 2016-05-10 09:19:10
    函数的拟合(从一个博客看到主要用这两种函数) 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) nlinfit(x,y,f,a) lsqcurvefit(f,a,x,y)解决非线性最小二乘回归问题 nlinfit(x,y,f,a)解决非...问题一:错误使用*内部矩阵维度必须一致
  • C = CORR_COL(A,B)计算矩阵B中一致列A中每个列的相关性。A和B的大小必须相同 C=CORR_COL(A, B, dim) 计算 dim 中指定维度的相关性 此函数产生与 diag( corr( A,B )) 几乎相同的值,但可以在对于 diag( corr( A,B...

空空如也

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矩阵维度必须一致