РЕДАКТИРОВАТЬ: Я отредактировал свой первоначальный ответ, добавив идею, приведенную в Комментарий Гийя .(Не видел этого в первую очередь ...) Пожалуйста, посмотрите обновленный код.
Снова ".Вы можете комбинировать анонимные функции / дескрипторы функций следующим образом:
f = @(x) sin(x);
g = @(x) cos(x);
h = @(x) f(x) + g(x);
Тем не менее, я предполагаю, что необходимо инкапсулировать настройку вашей функции (дескриптора) f
в некоторую "настоящую" функцию MATLAB, см.следующий код:
function f = setupF(n, a)
% Possibly, add some checks, e.g. for numel(a) == n^2, and so on.
% Initialize function handle.
f = @(x, y) 0;
ind = 0;
% Iteratively add cosine parts.
for ii = 0:(n-1)
for jj = 0:(n-1)
ind = ind + 1;
g = @(x, y) a(ind) * cos(ii * x + jj * y);
f = @(x, y) f(x, y) + g(x, y);
end
end
end
А вот и тестовый скрипт:
% Set up parameters.
n = 3;
a = reshape(1:n^2, n, n);
% Set up f(x, y) by function.
f = setupF(n, a);
% Set up f explicitly, as g(x, y).
g = @(x, y) ...
a(1) * cos(0*x + 0*y) + ...
a(2) * cos(0*x + 1*y) + ...
a(3) * cos(0*x + 2*y) + ...
a(4) * cos(1*x + 0*y) + ...
a(5) * cos(1*x + 1*y) + ...
a(6) * cos(1*x + 2*y) + ...
a(7) * cos(2*x + 0*y) + ...
a(8) * cos(2*x + 1*y) + ...
a(9) * cos(2*x + 2*y);
% Set up f(x, y) by vectorization, as h(x, y).
I = 0:(n-1);
J = 0:(n-1);
[I, J] = meshgrid(I, J);
h = @(x, y, n, a) sum(reshape(a .* cos(x * I + y * J), n^2, 1));
h = @(x, y, n, a) arrayfun(@(x, y) h(x, y, n, a), x, y);
% Set up test data.
x = linspace(0, 2*pi, 5);
y = linspace(0, 2*pi, 5);
[X, Y] = meshgrid(x, y);
% Compare outputs.
fRet = f(X, Y)
gRet = g(X, Y)
hRet = h(X, Y, n, a)
И вывод:
fRet =
45.0000 -18.0000 15.0000 -18.0000 45.0000
-6.0000 -5.0000 -2.0000 5.0000 -6.0000
15.0000 -6.0000 5.0000 -6.0000 15.0000
-6.0000 5.0000 -2.0000 -5.0000 -6.0000
45.0000 -18.0000 15.0000 -18.0000 45.0000
gRet =
45.0000 -18.0000 15.0000 -18.0000 45.0000
-6.0000 -5.0000 -2.0000 5.0000 -6.0000
15.0000 -6.0000 5.0000 -6.0000 15.0000
-6.0000 5.0000 -2.0000 -5.0000 -6.0000
45.0000 -18.0000 15.0000 -18.0000 45.0000
hRet =
45.0000 -18.0000 15.0000 -18.0000 45.0000
-6.0000 -5.0000 -2.0000 5.0000 -6.0000
15.0000 -6.0000 5.0000 -6.0000 15.0000
-6.0000 5.0000 -2.0000 -5.0000 -6.0000
45.0000 -18.0000 15.0000 -18.0000 45.0000
И, конечно же, «векторизация»подход выигрывает с точки зрения производительности:
![Output](https://i.stack.imgur.com/hCh3w.png)