我想创建一个执行以下操作的匿名函数：
n = 5;
x = linspace(-4,4,1000);
f = @(x,a,b,n) a(1)*exp(b(1)^2*x.^2) + a(2)*exp(b(2)^2*x.^2) + ... a(n)*exp(b(n)^2*x.^2);
我可以这样做，而无需传递显式参数n：
f1 = @(x,a,b) a(1)*exp(-b(1)^2*x.^2);
for j = 2:n
f1 = @(x,a,b) f1(x,a,b) + a(j)*exp(b(j)^2*x.^2);
end
但看起来，似乎有点hacky。有人对此有更好的解决方案吗？我想知道别人会怎么对待。
hacky解决方案绝对不是最好的解决方案，因为MATLAB中的递归函数调用效率不是很高，而且您可以很快遇到最大递归深度（默认为500）。
您可以引入一个新维度，沿着该维度可以总结数组a和b。假设x，a并且b是行向量：
f = @(x,a,b,n) a(1:n)*exp((b(1:n).^2).'*x.^2)
这将使用第一维作为求和维：(b(1:n).^2).'是一个列向量，乘以该列会产生一个矩阵x（准确地说，这是一个二乘积）。生成的n * length(x)矩阵可以乘以a(1:n)，因为后者是大小矩阵[1,n]。这个矢量矩阵乘积也将为我们执行求和。
迷你打样：
n = 5;
x = linspace(-4,4,1000);
a = rand(1,10);
b = rand(1,10);
y = 0;
for k=1:n
y = y + a(k)*exp(b(k)^2*x.^2);
end
y2 = a(1:n)*exp((b(1:n).^2).'*x.^2); %'
all(abs(y-y2))<1e-10
最后一条命令返回1，因此两者本质上是相同的。
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