idl的matlab 矩阵相乘乘计算结果和matlab结果不一致

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-06-01 01:30 标签： matlab 矩阵元素相乘
我来给普及一下matlab、IDL、fortran神马的区别吧(转，非常有用)
看到有人纠结这些东西，我来说说我的经验吧。不保证客观，个人观点而已，欢迎批判。
1.我要讨论的是matlab、IDL、fortran、C这4件事。因为他们能够共同地干一件事：计算。
2.实际上把他们四个放在一起说很诡异的，因为这完全不是一码事，就有点像拿word和pdf作比较一样不明真相。但是大家都这么说，那我也勉强比比看。
3.前两者可以归为一个子类，matlab和idl都是一种交互式、可视化语言系统；后两者算一类，是一种算法语言，有人说算高级语言，fortran我同意，C在广义上说可以直接对内存和堆栈进行操作，可能不如fortran级别高，但是针对科学计算的话，也可以勉强算高级语言。（补充提示：编程语言中说的高级语言、中级语言、低级语言、机器语言的四个级别是针对人的理解里，越接近人的语言习惯的就是高级语言，越难以阅读但是机器方便也读的就是低级语言。不是说高级语言比低级语言更好。）
4.先说画图：
matlab和IDL本身可以画图，这一点是fortran和C不具备的。虽然fortran和C也有图形库可以调用，但基本上很难用，这么说吧，就好比猫狗也有哺乳的功能，但是指望喝它们那点奶实在是。。。
所以fortran和C仅仅可以编程序做运算，生成文件之后，再交给第三方软件去画图。执行画图任务的可以是origin、gnuplot、pgplot，甚至是matlab和IDL。
就matlab和IDL本身来说，图像也有些区别。它们都有自己的一套图形编码系统，都可以生成eps文件方便插入到latex论文中去，但是它们的eps文件编码方式很不一样。以我的经验，同等分辨率的情况下，IDL的图要小一些、轻巧很多。matlab的图有点笨重。（不过说到轻巧，gnuplot笑了。gnuplot画的eps图竟然可以用记事本直接打开，在里面修改文字，保存，关闭，再看，图上的标度就变了。）matlab的图有一个很严重的缺点，就是边距设置有毛病，或者说与pdf本身的标准不一致。这就导致在linux下生成的latex文档图像有位移。不过也很容易纠正，增加位置参数就行了。其实这倒是一个培养使用完善参数习惯的好办法。IDL没有这个问题，出来的图很好，直接用就行，参数先天地与latex和pdf标准是一致的。
在色彩方面，这里不多说了，详见我过去的博文&
他们的颜色定义不同，但是很容易相互调用，这很正常，就看你的需要了。我用了这么多年，觉得matlab和IDL的画图功能不分彼此，都很强大，各自有自己的特色，不能笼统说谁更强。
5.说说程序语言设计
其实fortran和C相比，效率可能相当。针对超大规模的数值积分做测试的话会发现，C要更快一点。但是fortran的语言更好懂一点，这就弥补了速度的不足。因为买个大内存现在很便宜，想读懂程序却不容易。但说fortran，做数值积分的确非常非常好用。所以在宇宙学、恒星物理上用的很多，这就是为什么毕老师和张同杰都在用的原因。但是你指望一个处理恒星光谱的人用fortran就有点不给力了，这个后面再说。说到数值积分，其实说白了就是一个累加，反反复复地做加法，做到头大为止。这就需要用到循环甚至迭代，甚至递归。大循环的运算是这兄弟俩的长相。用matlab和IDL做循环，你会感觉想死，他们根本就不是干这个用的。不过也有个小小的好处，如果你想看到每一步循环的过程的话，那就用matlab和IDL吧，保证你看得很清楚。但要是用fortran和C，屏幕显示一闪而过，啥也没有了。
程序=算法+数据结构
算法没啥好说的，无论你用什么，算法是通用的，靠自己提高吧。数据结构就是他们直接最大的区别了。matlab和IDL的精神都是矩阵，一切都是矩阵，一个常数也是1*1的矩阵，一个向量是1*n的矩阵，一切的一切都是矩阵。所以用matlab做计算的时候，需要思维上把需要循环的程序改成矩阵运算，这就是matlab的长项了。IDL也是这样，矩阵操作比matlab逊色，但也是基于矩阵的。我的经验觉得IDL的矩阵操作更适合对大量数据文件的读取。
fortran虽然也可以定义向量和矩阵，但是你知道，这很恐怖的，比如向量的大小在计算过程中不能改变，这就很伤心（这也是造成运算速度快的原因之一）。而matlab可以进行类似这样的
A=[A; A] 这就方便多了。
6.基本用途
终于说到关键的了。我接触的大量做天文的人，都绝对不仅仅只会用一种东西，因为太不够了。但是不同的工具真的有它的独到之处和用途。比如做观测的话，原始观测数据的处理raw
data要用IDL很方便。IDL提供一个astro包，专门针对fits文件也有很好的函数，效率也不低。无论是CCD拍一批测光，还是光谱抽取，用IDL再方便不过了（如果你不想折腾天煞的IRAF的话）。举个例子吧，08年春天张超同学需要把针对同一个天区的上百张测光底片做处理，然后找到某颗星的星等变化曲线。问题在于这些底片都并不是完全重合的，他们的位置都有偏差。所以首先需要让这些底片上的同样的星重合在一起再说。这件事我倒是想问问，用fortran和C咋玩？恐怕只能摊手了。IDL就有很好的办法。
所以我们普遍认为，处理最原始的观测数据，IDL推荐！
得到处理之后的结果了，下一步就是研究这些数据的内在联系，看看曲线图啊，看看相关性分析啊，做做统计啊，拟合拟合模型啊，这些事也很重要，这些工作，matlab推荐！
那么如果你要做的是理论本身。你需要从无到有构建一个框架，肯定要用到一些经验公式的积分、迭代神马的，这就需要fortran或者C语言了。比如我用的银河系模型的生成就是C写的。而星表是fortran写的。但我用观测数据和模型作比较做拟合的时候，就只有靠IDL和matlab了。
任何一种东西都很有用途，只不过用途和特点不一样。都忽视不得。学天文的话，想做好，多会一些是很有必要的。另外要注意，linux将来很有用，所以上面那些东西在linux下的表现也要引起注意。
最后补充一个matlab的优点：程序最后不用写end。
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最近在进行一个加权最小二乘法计算时候发现的：
+对于同样的输入，Matlab使用lscov语句
+R语言使用lm语句
+C#使用Alglib计算包
+都是很基本的加权最小二乘法
当数据量较小时，计算得到的结果是一致；但当数据量较大（矩阵左右），三个方法得到的结果就有出入了，而且差别不小。我猜是不是算法在进行SVD的时候采用了不同的方法、或是在对不满秩的情况处理有不同（比如R语言有时候干脆就对某一列输出个NA）？板上有哪位大神了解？
那么请问在这种情况下究竟怎么选择方法？程序最后还是要落脚在C#上的。
载入中......
同样问题，我在用matlab和R线性约束极小话时，也遇到了结果不一致的问题，结果是matlab结果要好一点
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作者单位：
同济大学,环境科学与工程学院,上海,200092
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