conj
Komplexe Konjugation
Syntax
Beschreibung
Beispiele
Ermitteln der Konjugierten einer komplexen Zahl
Ermitteln Sie die Konjugierte der komplexen Zahl Z
.
Z = 2+3i
Z = 2.0000 + 3.0000i
Zc = conj(Z)
Zc = 2.0000 - 3.0000i
Ermitteln der Konjugierten von komplexen Werten in einer Matrix
Erstellen Sie eine 2x2-Matrix mit komplexen Elementen.
Z = [0-1i 2+1i; 4+2i 0-2i]
Z = 2×2 complex
0.0000 - 1.0000i 2.0000 + 1.0000i
4.0000 + 2.0000i 0.0000 - 2.0000i
Ermitteln Sie die Konjugierte jeder komplexen Zahl in der Matrix Z
.
Zc = conj(Z)
Zc = 2×2 complex
0.0000 + 1.0000i 2.0000 - 1.0000i
4.0000 - 2.0000i 0.0000 + 2.0000i
Eingabeargumente
Z
— Eingabearray
Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array
Eingabearray, angegeben als Skalar, Vektor, Matrix oder mehrdimensionales Array. conj
wird elementweise angewendet, wenn Z
nichtskalar ist.
Datentypen: single
| double
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| logical
Erweiterte Fähigkeiten
Tall Arrays
Rechnen mit Arrays, die mehr Zeilen haben, als in den Speicher passen.
Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für Tall-Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Tall-Arrays.
C/C++ Codegenerierung
Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.
GPU-Codegenerierung
Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.
Thread-Based Environment
Führen Sie mithilfe von MATLAB® backgroundPool
den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool
schneller.
Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für thread-basierte Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.
GPU-Arrays
Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.
Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für Grafikkarten-Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).
Verteilte Arrays
Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.
Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für verteilte Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).
Versionsverlauf
Eingeführt vor R2006a
MATLAB-Befehl
Sie haben auf einen Link geklickt, der diesem MATLAB-Befehl entspricht:
Führen Sie den Befehl durch Eingabe in das MATLAB-Befehlsfenster aus. Webbrowser unterstützen keine MATLAB-Befehle.
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