tril

矩阵的下三角形部分

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语法

L = tril(A)

L = tril(A,k)

说明

示例

L = tril(A) 返回矩阵 A 的下三角部分。

L = tril(A,k) 返回 A 的第 k 个对角线上以及该对角线下方的元素。

示例

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提取矩阵的下三角部分

打开实时脚本

创建一个 4×4 的全 1 矩阵。提取下三角部分。

A = ones(4)

A = 4×4

     1     1     1     1
     1     1     1     1
     1     1     1     1
     1     1     1     1

B = tril(A)

B = 4×4

     1     0     0     0
     1     1     0     0
     1     1     1     0
     1     1     1     1

仅提取主对角线下方的元素。

C = tril(A,-1)

C = 4×4

     0     0     0     0
     1     0     0     0
     1     1     0     0
     1     1     1     0

输入参数

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`A` — 输入矩阵
矩阵

输入矩阵。

`k` — 要包括的对角线
`0` （默认） | 标量

要包括的对角线，指定为标量。k = 0 是主对角线，k > 0 位于主对角线上方，而 k < 0 位于主对角线下方。

Matrix with the main diagonal labeled as k=0. Values of k greater than zero are for diagonals above the main diagonal, and values of k less than zero are for diagonals below the main diagonal.

示例： tril(A,3)

详细信息

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下三角矩阵

矩阵的下三角部分包括主对角线和其下方的所有元素。下图中的着色元素表示 6×6 矩阵的下三角部分。

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

如果提供表示对角矩阵的阶的参数，则它必须为实数整数标量值。

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

用法说明和限制：

如果提供表示对角矩阵的阶的参数，则它必须为实数整数标量值。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

此函数完全支持分布式数组。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

diag | triu | istril | bandwidth

tril

语法

说明

示例

提取矩阵的下三角部分

输入参数

A — 输入矩阵 矩阵

k — 要包括的对角线 0 （默认） | 标量

详细信息

下三角矩阵

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

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

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

另请参阅

WeChat

`A` — 输入矩阵
矩阵

`k` — 要包括的对角线
`0` （默认） | 标量

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

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

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。