作者：莣Q楽 | 来源：互联网 | 2022-10-13 17:48
今天提出的一个问题在隐式数组创建方面给出了令人惊讶的结果：
array1 = 5*rand(496736,1);
array2 = 25*rand(9286,1);
output = zeros(numel(array1), numel(array2)); % Requires 34GB RAM
output = zeros(numel(array1), numel(array2),'logical'); % Requires 4.3GB RAM
output = abs(bsxfun(@minus, array1.', array2)) <= 2; % Requires 34GB RAM
output = pdist2(array1(:), array2(:)) <= 2; % Requires 34GB RAM
到目前为止，一切都很好。包含496736 * 9286个double值的数组应为34GB，而包含相同数量元素的逻辑数组仅需要4.3GB（小8倍）。后两种情况会发生这种情况，因为它们使用的中间矩阵包含双精度的所有距离对，需要完整的34GB，而逻辑矩阵直接作为逻辑直接预分配，并且需要4.3GB。
令人惊讶的部分是：
output = abs(array1.' - array2); % Requires 34GB RAM
output = abs(array1.' - array2) <= 2; % Requires 4.3GB RAM ?!?
什么？！？为什么由于中间双矩阵的创建，隐式扩展不要求相同的34GB RAM output = abs(array1.' - array2)？
这尤其奇怪，因为据我所知，隐式扩展是编写旧bsxfun解决方案的一种简短方法。因此，为什么要bsxfun创建完整的34GB矩阵，而不能创建隐式扩展呢？
MATLAB是否以某种方式识别出操作的输出应该是逻辑矩阵？
在MATLAB R2018b，Ubuntu 18.04、16GB RAM（即34GB阵列错误输出）上执行的所有测试
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