vander

방데르몽드 행렬

구문

A = vander(v)

설명

A = vander(v)는 열이 벡터 v의 거듭제곱인 방데르몽드 행렬을 반환합니다.

예제

벡터 입력값에 대한 방데르몽드 행렬 구하기

콜론 연산자를 사용하여 벡터 v를 만듭니다. v에 대한 방데르몽드 행렬을 구합니다.

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

fliplr을 사용하여 다른 형식의 방데르몽드 행렬을 구합니다.

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

입력 인수

v — 입력값

숫자형 벡터

입력값으로, 숫자형 벡터로 지정됩니다.

데이터형: single | double
복소수 지원 여부: 예

세부 정보

방데르몽드 행렬

입력 벡터 $$v=\left[\begin{array}{cccc}{v}_1& v_2& \dots & v_N\end{array}\right]$$의 경우, 방데르몽드 행렬은 다음과 같습니다.

$$\left[\begin{array}{cccc}{v}_1^{N-1}& \cdots & v_1^1& v_1^0\\ v_2^{N-1}& \cdots & v_2^1& v_2^0\\ & ⋰& ⋮& ⋮\\ v_N^{N-1}& & v_N^1& v_N^0\end{array}\right]$$

이 행렬은 열이 벡터 v의 거듭제곱인 식 $$A\left(i,j\right)=v{\left(i\right)}^{\left(N-j\right)}$$으로 기술됩니다.

방데르몽드 행렬의 다른 형식은 그림과 같이 수직 좌표축을 따라 행렬을 뒤집은 것입니다. 이 형식을 반환하려면 fliplr(vander(v))를 사용하십시오.

$$\left[\begin{array}{cccc}{v}_1^0& v_1^1& \cdots & v_1^{N-1}\\ v_2^0& v_2^1& \cdots & v_2^{N-1}\\ ⋮& ⋮& \ddots & \\ v_N^0& v_N^1& & v_N^{N-1}\end{array}\right]$$

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.

vander 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.

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

gallery | hilb | mpower | pascal | power | rosser | toeplitz