conj

Conjugado complejo

contraer todo en la página

Sintaxis

Zc = conj(Z)

Descripción

Zc = conj(Z) devuelve el conjugado complejo de cada elemento de Z.

ejemplo

Ejemplos

contraer todo

Encontrar el conjugado complejo de un número complejo

Abrir script en vivo

Encuentre el conjugado complejo del número complejo Z.

Z = 2+3i

Z = 
2.0000 + 3.0000i

Zc = conj(Z)

Zc = 
2.0000 - 3.0000i

Encontrar el conjugado complejo de valores complejos en una matriz

Abrir script en vivo

Cree una matriz de 2 por 2 con elementos complejos.

Z = [0-1i 2+1i; 4+2i 0-2i]

Z = 2×2 complex

   0.0000 - 1.0000i   2.0000 + 1.0000i
   4.0000 + 2.0000i   0.0000 - 2.0000i

Encuentre el conjugado complejo de cada número complejo de la matriz Z.

Zc = conj(Z)

Zc = 2×2 complex

   0.0000 + 1.0000i   2.0000 - 1.0000i
   4.0000 - 2.0000i   0.0000 + 2.0000i

Argumentos de entrada

contraer todo

`Z` — Arreglo de entrada
escalar | vector | matriz | arreglo multidimensional

Arreglo de entrada, especificado como escalar, vector, matriz o arreglo multidimensional. conj opera elemento por elemento cuando Z es no escalar.

Capacidades ampliadas

expandir todo

Arreglos altos
Realice cálculos con arreglos que tienen más filas de las que caben en la memoria.

La función conj es totalmente compatible con los arreglos altos. Para obtener más información, consulte Arreglos altos.

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Entorno basado en subprocesos
Ejecute código en segundo plano con MATLAB® `backgroundPool` o acelere código con Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool`.

Esta función es totalmente compatible con entornos basados en subprocesos. Para obtener más información, consulte Ejecutar funciones de MATLAB en entornos basados en subprocesos.

Arreglos GPU
Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

La función conj es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para ejecutar la función en una GPU, especifique los datos de entrada como un gpuArray (Parallel Computing Toolbox). Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Arreglos distribuidos
Realice particiones de arreglos grandes por toda la memoria combinada de su cluster mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos distribuidos. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también