blkdiag

블록 대각 행렬(Block Diagonal Matrix)

구문

B = blkdiag(A1,...,AN)

설명

B = blkdiag(A1,...,AN)은 B의 대각선을 따라 입력 행렬 A1,...,AN을 정렬하여 만든 블록 대각 행렬을 반환합니다.

예제

3개 행렬의 대각 행렬

크기가 서로 다른 3개 행렬에서 블록 대각 행렬을 만듭니다.

A1 = ones(2,2);
A2 = 2*ones(3,2);
A3 = 3*ones(2,3);
B = blkdiag(A1,A2,A3)

B = 7×7

     1     1     0     0     0     0     0
     1     1     0     0     0     0     0
     0     0     2     2     0     0     0
     0     0     2     2     0     0     0
     0     0     2     2     0     0     0
     0     0     0     0     3     3     3
     0     0     0     0     3     3     3

입력 인수

A1,...,AN — 입력 행렬

행렬

입력 행렬로, 쉼표로 구분된 행렬의 목록으로 지정됩니다. 행렬은 정사각 행렬이나 직사각 행렬일 수 있고 크기가 다를 수 있습니다.

입력 행렬 중 희소 행렬이 하나라도 있으면 출력되는 블록 대각 행렬도 희소 행렬이 됩니다.

세부 정보

블록 대각 행렬(Block Diagonal Matrix)

블록 대각 행렬은 대각선을 따라 단일 요소들이 있는 일반적인 대각 행렬과 달리 대각선에 작은 행렬들이 포함된 행렬입니다. 블록 대각 행렬은 다음과 같은 형태를 갖습니다. 여기서 A1, A2,…, AN은 각각 행렬로, 서로 크기가 달라도 됩니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

스레드 기반 환경

MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

blkdiag 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. GPU에서 이 함수를 실행하려면 입력 데이터를 gpuArray (Parallel Computing Toolbox)로 지정하십시오. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다. (R2024b 이후)

이 함수는 분산 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

diag