如何在 MATLAB 中有效地标准化向量？有相关的内置函数吗？ [关闭]

我在 MATLAB 中对向量 V 进行归一化，如下所示：

normalized_V = V/norm(V);

然而，这是在 MATLAB 中标准化向量的最优雅（有效）的方法吗？

您建议的原始代码是最好的方法。

Matlab 非常擅长诸如此类的向量化运算，至少对于大向量而言是如此。

内置的范数函数非常快。以下是一些计时结果：

V = rand(10000000,1);
% Run once
tic; V1=V/norm(V); toc           % result:  0.228273s
tic; V2=V/sqrt(sum(V.*V)); toc   % result:  0.325161s
tic; V1=V/norm(V); toc           % result:  0.218892s

这里第二次计算 V1 只是为了确保第一次调用时没有重要的缓存惩罚。

此处的计时信息是在 Windows 上使用 R2008a x64 生成的。

EDIT:

根据新手的建议修改答案（参见评论）。矩阵数学（勉强）获胜：

clc; clear all;
V = rand(1024*1024*32,1);
N = 10;
tic; for i=1:N, V1 = V/norm(V);         end; toc % 6.3 s
tic; for i=1:N, V2 = V/sqrt(sum(V.*V)); end; toc % 9.3 s
tic; for i=1:N, V3 = V/sqrt(V'*V);      end; toc % 6.2 s ***
tic; for i=1:N, V4 = V/sqrt(sum(V.^2)); end; toc % 9.2 s
tic; for i=1:N, V1=V/norm(V);           end; toc % 6.4 s

恕我直言，“norm(V)”和“sqrt(V'*V)”之间的差异足够小，对于大多数程序来说，最好选择更清晰的那个。对我来说，“norm(V)”更清晰、更容易阅读，但“sqrt(V'*V)”在 Matlab 中仍然是惯用的。