我想从Octave（版本4.4.1）的单位矩阵的每一列中减去向量v，例如v = [1; 1]。
为什么自动广播对命令eye不起作用？
eye(2) - [1; 1]说
错误：运算符-：不一致的参数（op1为2x2，op2为1x2）
bsxfun(@minus,eye(2),[1; 1])和[1, 0; 0, 1] - [1; 1]都产生时
[0, -1; -1, 0]
为什么八度音阶在自动广播中如此区分？为什么eye(2)不等于[1, 0; 0, 1]？
注意：在Matlab R2016a中，我没有自动广播功能，因此只能使用bsxfun(@minus,eye(2),[1; 1])，这是一致的，因此不易混淆。
对此的技术答案（至少以八度为单位）是eye（2）不会产生与[1,0; 0,1]相同的类型；它产生一个内存有效的对角矩阵，并且八度音阶没有为对角矩阵类型（yet *）实现可广播的减号函数。
> typeinfo([1,0;0,1])
ans = matrix
> typeinfo(eye(2))
ans = diagonal matrix
> diag([1,1])- [1;1]
% error: operator -: nonconformant arguments (op1 is 2x2, op2 is 2x1)
> full( diag([1,1]) ) - [1;1]
% works
实际上，如果您尝试广播等效的稀疏矩阵，则会遇到相同的问题：
> sparse([1,0;0,1]) - [1;1]
%error: operator -: nonconformant arguments (op1 is 2x2, op2 is 2x1)
[如果您要进行广播而不将其转换为完整的矩阵（例如，通过full(eye(2)) - [1; 1]），则可以使用bsxfun，这是旨在显式执行广播的功能。
已经说过，bsxfun的输出是一个普通矩阵，这意味着如果您先从特殊类型中'收集'full矩阵，然后按预期使用广播，您将得到相同的结果，因此我怀疑在这种情况下，使用bsxfun可以提高效率。相反，如果将bsxfun与计算成本很高的反模式（例如bsxfun( @(x,y) x-y, eye(2), [1;1] )）一起使用，则可能会导致性能下降（这是很常见的现象，但值得庆幸的是，您所做的并不是）。
*话虽如此，如果这不是一个错误，那么它肯定是一个功能。值得在八度Bugtracker上打开一张票（如果还没有的话！）。
在R2016b中，Matlab更改了隐式扩展