1樓：大野瘦子
1、運算方式不一樣
點乘是陣列的運算，不加點是矩陣的運算。
2、運算要求不一樣
點乘要求參與運算的兩個量兩必須是維數相同，是對應元素的相乘，而不加點表示的是矩陣相乘（除的時候通過逆矩陣來實現），要求內維相同，也就是前一個矩陣的列的維數等於後一個矩陣的行 的維數。
2樓：瀧賢廖琴
這是點乘，直接用乘法的話，是矩陣乘法，也就是說，必須滿足前一個矩陣的列數等於後一個矩陣的行數。
這裡是使用的每一個元素相乘，也就是向量或者矩陣中對應元素相乘，使用點乘操作，還有點除，一樣的道理
a=ones(3,3)a=
1111
1111
1>>a^2ans=3
3333
3333
>>a.^2
ans=11
1111111
3樓：匿名使用者
matlab兩種不同型別的運算元：矩陣和陣列矩陣運算由線性代數的規則來定義；
陣列運算逐個元素執行，可用於多維陣列，句點字元（.）區分矩陣和陣列；
^表示矩陣相乘，
.^表示陣列相乘，陣列中的每一個元素相乘；
更加詳細的解釋如下：
4樓：創舊黃
^是以矩陣為運算元的乘方,.^是以矩陣中的每個元素為運算元的乘方a^2相當於a*a,要求a的行列個數必須相同a.^2相當於a中的每個元素a*a,對a的行列個數沒什麼要求a=[1,2;3,4];
那麼a^2=[7,10;15,22]
a.^2=[1,4;9,16]
matlab中的乘方.^和^到底有什麼區別啊，具體怎麼用哦，萬謝！
5樓：又寂寞又美好
.^這是點乘；^是抄乘法。
直接用乘法的話，是矩陣乘法，也就是說，必須滿足前一個
矩陣的列數等於後一個矩陣的行數。使用點乘操作，襲是使每一個元素相乘，也就是向量或者矩陣中對應元素相乘。
下面是例子：a=ones(3,3)a =1 1 11 1 11 1 1 >> a^2ans =3 3 33 3 33 3 3 >> a.^2ans =1 1 11 1 11 1 1
matlab的優勢特點
1) 高效的數值計算及符號計算功能，能使使用者從繁雜的數**算分析中解脫出來；
2) 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和程式設計的視覺化；
3) 友好的使用者介面及接近數學表示式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；
4) 功能豐富的應用工具箱(如訊號處理工具箱、通訊工具箱等) ，為使用者提供了大量方便實用的處理工具。
6樓：化學工程
^看看這copy個例子，就明白了。
>> x=magic(3)
x =8 1 6
3 5 7
4 9 2
>> x.^2
ans =
64 1 36
9 25 49
16 81 4
>> x^2
ans =
91 67 67
67 91 67
67 67 91
>> x*x
ans =
91 67 67
67 91 67
67 67 91
matlab 中.*和*有什麼區別
7樓：匿名使用者
“.*”和“*”的區別：
1、在進行數之間的運算時“.*”和“*”是沒有區別的，都是表示普通的乘法運算。例：m = 2，n = 3，m.*n = 6， m*n = 6。
2、在進行矩陣之間的運算時“.*”和“*”的意義就有所不同了。假設a，b表示兩個矩陣，a*b表示矩陣a與矩陣b進行矩陣相乘，a.
*b表示矩陣a中的元素與矩陣b中的元素按位置依次相乘，得到的結果將作為新矩陣中相同位置的元素。
3、matlab 中用一個特殊的符號來區分矩陣運算和陣列運算。在需要區分兩者不同的時侯，把點置於符號前來指示這是一個陣列運算（例如， .*）。
線面給出的是一些常見的陣列和矩陣運算。陣列加法：a+b，陣列加法和矩陣加法相同。
陣列減法：a-b ，陣列減法和矩陣減法相同。
陣列乘法：a.*b，a 和 b 的元素逐個對應相乘，兩陣列之間必須有相同的形，或其中一個是標量。
矩陣乘法：a*b，a 和 b 的矩陣乘法，a 的列數必須和 b 的行數相同。
陣列右除法：a./b，a 和 b 的元素逐個對應相除：a(i,j)/b(i,j)兩陣列之間必須有相同的形，或其中一個是標量。
陣列左除法：a.\b，a 和 b 的元素逐個對應相除：b(i,j)/a(i,j)兩陣列之間必須有相同的形，或其中一個是標量。
擴充套件資料：
bandem ：香蕉最優化展示expo-style banana optimization。
sshow filtdem ：濾波效果演示filter effect demo。
sshow filtdem2 ：濾波設計演示filter design demo。
cztdemo ：fft和czt (兩種不同型別的z-變換演算法)。
phone ：演示**通聲音的時間與頻率的關係。
sigdemo1 ：離散訊號的時頻圖，可用滑鼠設定。
sigdemo2 ：連續訊號的時頻圖，可用滑鼠設定。
filtdemo ：低通濾波器的互動式設計。
moddemo ：聲音訊號的調製。
sosdemo ：數字濾波器的切片圖。
neural ：神經網路模組組。
firdemo ：二維fir濾波器。
nlfdemo ：非線性濾波器。
dctdemo ：dct演示。
mlpdm1 ：利用多層感知器神經網路擬合曲線動畫。
mlpdm2 ：利用多層感知器神經網路進行xor問題運算。
invkine ：運動逆問題。
juggler ：跳球戲法。
fcmdemo ：fcm。
slcp ：類似倒立擺動畫。
slcp1 ：類似倒立擺動畫cart and a varying pole。
slcpp1 ：類似倒立擺動畫，有兩個擺，一個可以變化。
sltbu ：卡車支援。
slbb ：類似於翹翹板。
8樓：匿名使用者
.*為點乘運算，是指兩個矩陣中對應元素進行乘法運算。要求兩矩陣的維數相同。
*為矩陣乘法，若a為m*n維矩陣，b為n*p為矩陣，則a*b為m*p維矩陣。
9樓：
*代表變數相乘，或者矩陣相乘
.*是矩陣中對應位置變數相乘，組成新得矩陣[1 2 3].*[3 4 5]=[3 8 15]就不能用*
10樓：匿名使用者
來個例子吧
a=[1,2;3,4];
你先看一下
a^2與a*a
這兩個的結果是矩陣相乘的結果。（矩陣相乘是有條件的：第一個矩陣的列數等於第二個矩陣的行數）
而a.^2是矩陣對應元素相乘的結果
好好理解上面的。再看下面的
a=[1,2;3,4;5,6];
再試一下：a^2與a.^2 (其中有一個是錯的)然後仔細品味一下兩者的區別。
11樓：匿名使用者
'.*'運算子用於矩陣間對應元素的相乘，或數與數之間，數與矩陣之間的相乘。
'*'運算子用於一般數學意義下的相乘運算。
這裡有一個類似的問題，已經有人回答
12樓：匿名使用者
matlab中帶“.”（讀作“點”）的運算子都表示點運算。這就要求a.*b中的a、b必須同規格，然後對應點的資料相乘，結果也是一個與a、b相同規格的矩陣。（標量是1*1矩陣）
matlab的資料單元是矩陣，*表示的是矩陣相乘。要求a*b中a的列數等於b的行數。（可以參考線性代數中的矩陣運算規則）
基礎問題可以去ilovematlab.cn查詢答案
13樓：匿名使用者
一個是點星，一個是星，多了一個點的區別
14樓：熊熊爾白
禾在口左邊，木在口中間！
15樓：匿名使用者
a\b 矩陣除法，等價於 inv(a)*b
16樓：楊好巨蟹座
>> a=[1 2;3 4];>> b=[1 2;3 4];
>> a/bans = 1 0 0 1>> a./bans = 1 1 1 1
a/b相當於a乘b的逆a./b是a的每個元素與b的每個元素對應相除>> a=[1 2 3 4 5];>> b=3;>> a./b>> a/b這種情況下，結果就是一樣的
左除 右除
:a/b=a*inv(b);
a\b=inv(a)*b;
>> a=magic(3)
a =8 1 6
3 5 7
4 9 2
>> b=pascal(3)
b =1 1 1
1 2 3
1 3 6
>> a/b
ans =
27 -31 12
1 2 0
-13 29 -12
>> a*inv(b)
ans =
27 -31 12
1 2 0
-13 29 -12
>> a\b
ans =
0.0667 0.0500 0.
09720.0667 0.3000 0.
63890.0667 0.0500 -0.
0694>> inv(a)*b
ans =
0.0667 0.0500 0.
09720.0667 0.3000 0.
63890.0667 0.0500 -0.
0694>> a/b-(b'\a')'
ans =
0 0 0
0 0 0
0 0 0
綜上所述：
a\b : 表示inv(a)*b 解a*x=bb/a:表示b*inv(a) 解x*a=b
17樓：匿名使用者
你指的是在賦值時矩陣裡逗號和空格的區別吧？
其實沒有區別，但是我個人比較偏向於用逗號，因為這樣看得比較清楚，不容易看錯，空格有時候容易看漏了
matlab裡面點乘(.*)(.^)與不加點的區別
18樓：
點乘是陣列的運算，不加點是矩陣的運算！
點乘要求參與運算的兩個兩必須是維數相同，是對應元素的相乘或者相除！
而不加點表示的是矩陣相乘或者相除（除的時候通過逆矩陣來實現），要求內維相同，也就是前一個矩陣的列的維數等於後一個矩陣的行的維數。
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