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matlab两矢量叉乘

时间: 2023-09-26 22:05:48 浏览: 270
在MATLAB中,可以使用`cross`函数进行两个向量的叉乘运算。此函数的语法为`C = cross(A, B)`,其中`A`和`B`分别是两个输入的向量,`C`是返回的结果向量。叉乘运算的结果是一个向量,它与输入向量`A`和`B`都垂直,并且其方向满足右手法则。换句话说,结果向量的方向与`A`和`B`形成的平面垂直,并且方向由右手法则决定。
相关问题

matlab矢量叉乘

在Matlab中,矢量的叉乘可以使用cross函数来实现。该函数接受两个输入矢量,并返回它们的叉乘结果。 例如,假设我们有两个矢量a和b,可以使用以下代码计算它们的叉乘: result = cross(a, b); 其中,a和b是两个相同维度的矢量,result是计算得到的叉乘结果。 请注意,cross函数在计算二维矢量的叉乘时,会自动将其转换为三维矢量再进行计算。因此,输入矢量的维度可以是2或3维。 引用提供了一个关于叉乘的函数定义,而引用则是一段与语文无关的内容,不相关于Matlab的矢量叉乘。<span class="em">1</span><span class="em">2</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [请教:四维或者更高维向量的叉乘定义](https://blog.csdn.net/weixin_39732018/article/details/115823954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [点乘和叉乘运算法则](https://blog.csdn.net/weixin_31363631/article/details/116005321)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

matlab两矢量点乘

在MATLAB中,两个矢量的点乘可以通过使用"."操作符来实现。点乘是在数组层面进行的,而其中的复数乘法实际上是叉乘。 这个操作符在MATLAB中被称为element-wise multiplication,它对两个相同大小的矢量进行逐元素的乘法运算,产生一个新的矢量。如果a和b都是MATLAB的复数数组,那么a.*b将执行逐元素的复数乘法。 请注意,点乘和矩阵乘法是不同的。矩阵乘法在MATLAB中使用"*"操作符实现,它与我们在数学中所学的矩阵相乘具有相同的含义。例如,如果我们有两个矩阵a和c,我们可以使用a*c来执行矩阵乘法操作。
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)

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