vander
Matriz de Vandermonde
Sintaxis
Descripción
A = vander(
devuelve la Matriz de Vandermonde cuyas columnas son las potencias del vector v
)v
.
Ejemplos
Encontrar la matriz de Vandermonde para un vector de entrada
Utilice el operador dos puntos para crear el vector v
. Encuentre la matriz de Vandermonde de v
.
v = 1:.5:3
v = 1×5
1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000
A = vander(v)
A = 5×5
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
5.0625 3.3750 2.2500 1.5000 1.0000
16.0000 8.0000 4.0000 2.0000 1.0000
39.0625 15.6250 6.2500 2.5000 1.0000
81.0000 27.0000 9.0000 3.0000 1.0000
Encuentre la forma alternativa de la matriz de Vandermonde utilizando fliplr
.
A = fliplr(vander(v))
A = 5×5
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
1.0000 1.5000 2.2500 3.3750 5.0625
1.0000 2.0000 4.0000 8.0000 16.0000
1.0000 2.5000 6.2500 15.6250 39.0625
1.0000 3.0000 9.0000 27.0000 81.0000
Argumentos de entrada
v
— Entrada
vector numérico
Entrada, especificada como un vector numérico.
Tipos de datos: single
| double
Soporte de números complejos: Sí
Más acerca de
Matriz de Vandermonde
Para el vector de entrada , la matriz de Vandermonde es
La matriz se describe con la fórmula , cuyas columnas son las potencias del vector v
.
Una forma alternativa de la matriz de Vandermonde se invierte sobre el eje vertical, tal y como se muestra a continuación. Utilice fliplr(vander(v))
para devolver esta forma.
Capacidades ampliadas
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 un entorno basado en subprocesos.
Arreglos GPU
Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.
La función vander
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
Comando de MATLAB
Ha hecho clic en un enlace que corresponde a este comando de MATLAB:
Ejecute el comando introduciéndolo en la ventana de comandos de MATLAB. Los navegadores web no admiten comandos de MATLAB.
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