conj

Coniugato complesso

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Sintassi

Zc = conj(Z)

Descrizione

Zc = conj(Z) restituisce il coniugato complesso di ciascun elemento in Z.

esempio

Esempi

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Individuazione del coniugato complesso di un numero complesso

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Individuare il coniugato complesso di un numero complesso Z.

Z = 2+3i

Z = 
2.0000 + 3.0000i

Zc = conj(Z)

Zc = 
2.0000 - 3.0000i

Individuazione del coniugato complesso di un numero complesso in una matrice

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Creare una matrice 2x2 con elementi complessi.

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

Individuare il coniugato complesso di ciascun numero complesso nella matrice Z.

Zc = conj(Z)

Zc = 2×2 complex

   0.0000 + 1.0000i   2.0000 - 1.0000i
   4.0000 - 2.0000i   0.0000 + 2.0000i

Argomenti di input

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`Z` — Array di input
scalare | vettore | matrice | array multidimensionale

Array di input, specificato come scalare, vettore, matrice o array multidimensionale. conj opera elemento per elemento quando Z è non scalare.

Funzionalità estese

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Tall array
Esegui calcoli con array che hanno più righe di quelle allocabili in memoria.

La funzione conj supporta completamente i tall array. Per maggiori informazioni, vedere Tall Array.

Generazione di codice C/C++
Genera codice C e C++ con MATLAB® Coder™.

Generazione di codice GPU
Genera codice CUDA® per GPU NVIDIA® con GPU Coder™.

Ambiente basato su thread
Esegui il codice in background usando MATLAB® `backgroundPool` oppure accelera il codice con Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool`.

Questa funzione supporta completamente gli ambienti basati su thread. Per maggiori informazioni, vedere Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

Array GPU
Accelera il codice mediante esecuzione su un’unità di elaborazione grafica (GPU) con Parallel Computing Toolbox™.

La funzione conj supporta completamente gli array di GPU. Per eseguire la funzione su una GPU, specificare i dati di input come un gpuArray (Parallel Computing Toolbox). Per maggiori informazioni, vedere Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Array distribuiti
Partiziona array di grandi dimensioni nella memoria combinata del cluster con Parallel Computing Toolbox™.

Questa funzione supporta completamente gli array distribuiti. Per maggiori informazioni, vedere Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Cronologia versioni

Introduzione prima di R2006a

Vedi anche