权力，．^

Element-wise权力

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语法

C = a ^ b

C =幂(A,B)

描述

例子

C =一个．^B提出的每个元素一个对应的幂B．的大小一个而且B一定是相同还是be兼容的．

如果一个而且B是兼容的，则两个数组隐式展开以彼此匹配。例如，如果其中之一一个或B是标量，则该标量与另一个数组的每个元素组合。同样，具有不同方向的向量(一个行向量和一个列向量)隐式展开形成一个矩阵。

C =幂(一个，B）是否有另一种执行方式B a . ^，但很少使用。它支持类的操作符重载。

例子

全部折叠

平方向量的每个元素

打开实时脚本

创建一个向量，一个，并对每个元素进行平方。

A = 1:5;C = a ^2

C =1×51 4 9 16 25

求每个矩阵元素的逆

打开实时脚本

创建一个矩阵，一个，并求每个元素的倒数。

A = [1 2 3;4 5 6;7 8 9];C = a ^-1

C =3×31.0000 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000 0.1667 0.1429 0.1250 0.1111

元素的逆不等于矩阵的逆，而是写成矩阵的逆^ 1或发票(一个)．

行向量到列向量的幂

打开实时脚本

创建一个1 × 2的行向量和一个3 × 1的列向量，并将行向量取列向量的幂。

A = [2 3];B = (1:3)';b。^

ans =3×22 3 4 9 8 27

结果是一个3 × 2矩阵，其中矩阵中的每个(i,j)元素都等于a(j) .^ b(i)：

$一个＝［ {一个}_{1} {一个}_{2} ］， b ＝［ \begin{matrix} b_{1} \\ b_{2} \\ b_{3.} \end{matrix} ］，一个． ˆ b ＝［ \begin{matrix} {一个}_{1}^{b_{1}} & {一个}_{2}^{b_{1}} \\ {一个}_{1}^{b_{2}} & {一个}_{2}^{b_{2}} \\ {一个}_{1}^{b_{3.}} & {一个}_{2}^{b_{3.}} \end{matrix} ］．$

求数的根

打开实时脚本

计算的根－1到1／3权力。

A = -1;B = 1/3;C = a ^ b

C = 0.5000 + 0.8660i

对于负基一个和nonintegerB,权力函数返回复杂的结果。

使用nthroot函数来获得实根。

C = nroot (A,3)

C = -1

输入参数

全部折叠

`一个`，`B`- - - - - -操作数
标量|向量|矩阵|多维数组

操作数，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。一个而且B必须是相同的大小或具有兼容的大小(例如，一个是一个米——- - - - - -N矩阵和B是标量或1——- - - - - -N行向量)。有关更多信息，请参见基本操作的兼容数组大小．

具有整型数据类型的操作数不能是复杂的。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑|字符
复数支持:金宝app是的

	MATLAB^®	IEEE
`(南)`	`南`	`1`
`功率(NaN, 0)`	`南`	`1`

兼容性的考虑

全部展开

隐式展开更改会影响操作符的参数

R2016b的行为发生了变化

从R2016b开始，增加了隐式展开，以前返回错误的基本操作的一些参数组合现在会产生结果。例如，以前不能添加行向量和列向量，但这些操作数现在可以进行加法。换句话说，像这样的表达式[1 2] + [1;2]以前返回一个大小不匹配的错误，但现在执行。

如果您的代码使用元素操作符，并依赖于MATLAB先前因大小不匹配而返回的错误，特别是在试一试/抓块，那么您的代码可能不再捕获这些错误。

有关基本数组操作所需输入大小的详细信息，请参见基本操作的兼容数组大小．

扩展功能

高大的数组
使用行数超过内存容量的数组进行计算。

这个函数完全支持高数组。金宝app有关更多信息，请参见高大的数组．

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

当两个X而且Y都是真的，但是功率(X, Y)是复杂的，模拟产生的错误和生成的代码返回南．为了得到复杂的结果，使输入值X通过传入的复数复杂的(X)．例如,权力(复杂的(X), Y)．
当两个X而且Y都是真的，但是X .^ y是复杂的，模拟产生的错误和生成的代码返回南．为了得到复杂的结果，使输入值X使用复数复杂的(X)．例如,复杂的(X) ^ Y．
代码生成不支持此函数的稀疏矩阵输入。金宝app

GPU代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

使用注意事项和限制:

当两个X而且Y都是真的，但是功率(X, Y)是复杂的，模拟产生的错误和生成的代码返回南．为了得到复杂的结果，使输入值X通过传入的复数复杂的(X)．例如,权力(复杂的(X), Y)．
当两个X而且Y都是真的，但是X .^ y是复杂的，模拟产生的错误和生成的代码返回南．为了得到复杂的结果，使输入值X使用复数复杂的(X)．例如,复杂的(X) ^ Y．
代码生成不支持此函数的稀疏矩阵输入。金宝app

HDL代码生成
使用HDL Coder™为FPGA和ASIC设计生成Verilog和VHDL代码。

两个输入都必须是标量，而指数输入，k，必须为整数。

线程环境
使用MATLAB®在后台运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

这个函数完全支持基于线程的环境。金宝app有关更多信息，请参见在线程环境中运行MATLAB函数．

GPU数组
通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。

使用注意事项和限制:

不支持64位整数。金宝app

有关更多信息，请参见在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)．

分布式阵列
使用并行计算工具箱™跨集群的组合内存对大型数组进行分区。

该函数完全支持分布式数组。金宝app有关更多信息，请参见运行MATLAB函数与分布式阵列(并行计算工具箱)．

另请参阅

realpow|mpower|nthroot

主题

R2006a之前介绍

权力，．^

语法

描述

例子

平方向量的每个元素

求每个矩阵元素的逆

行向量到列向量的幂

求数的根

输入参数

`一个`，`B`- - - - - -操作数
标量|向量|矩阵|多维数组

更多关于

IEEE合规

兼容性的考虑

隐式展开更改会影响操作符的参数

扩展功能

高大的数组
使用行数超过内存容量的数组进行计算。

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

HDL代码生成
使用HDL Coder™为FPGA和ASIC设计生成Verilog和VHDL代码。

线程环境
使用MATLAB®在后台运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

GPU数组
通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。

分布式阵列
使用并行计算工具箱™跨集群的组合内存对大型数组进行分区。

另请参阅

主题

MATLAB的文档

金宝app

用MATLAB介绍深度学习

权力，．^

语法

描述

例子

平方向量的每个元素

求每个矩阵元素的逆

行向量到列向量的幂

求数的根

输入参数

一个，B- - - - - -操作数标量|向量|矩阵|多维数组

更多关于

IEEE合规

兼容性的考虑

隐式展开更改会影响操作符的参数

扩展功能

高大的数组使用行数超过内存容量的数组进行计算。

C/ c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU代码生成使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

HDL代码生成使用HDL Coder™为FPGA和ASIC设计生成Verilog和VHDL代码。

线程环境使用MATLAB®在后台运行代码backgroundPool或使用并行计算工具箱™加速代码ThreadPool．

GPU数组通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。

分布式阵列使用并行计算工具箱™跨集群的组合内存对大型数组进行分区。

另请参阅

主题

MATLAB的文档

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用MATLAB介绍深度学习

`一个`，`B`- - - - - -操作数
标量|向量|矩阵|多维数组

高大的数组
使用行数超过内存容量的数组进行计算。

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

HDL代码生成
使用HDL Coder™为FPGA和ASIC设计生成Verilog和VHDL代码。

线程环境
使用MATLAB®在后台运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

GPU数组
通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。

分布式阵列
使用并行计算工具箱™跨集群的组合内存对大型数组进行分区。