matlab 矩陣代替for循環

衆所周知，Matlab的矩陣操作給運算帶來極大的方便。但有時候遇到一些問題，第一時間想到的解決方案是for循環，但說實話，對於某些大的程序，for循環消耗的資源太大；即使有時候for循環能解決問題，對於完美主義者，還是想精簡再精簡。遇到這個時候，轉換思維方式，往往用變換矩陣的方式就能解決問題。

最近也是在探索總結中，此處舉一簡單例子。

Matla中定義圖像特徵的非相似度，如下公式所示：

傳統方案：for循環

sum = 0;
for i =1:Ng
    for j =1:Ng
         sum = sum +abs(i-j).*P(i,j)
    end
end

更精簡的方案：矩陣變換

Matrix_i = repmat([1:Ng]',1,Ng);
Matrix_j = repmat([1:Ng],Ng,1);
Sub = abs(Matrix_i - Matrix_j);
Dissi = sum(sum(Sub.*P));

此處先做簡答總結，以後遇到更多例子再補充。