conj

複素共役

構文

Zc = conj(Z)

説明

Zc = conj(Z) は、Z の各要素の複素共役を返します。

例

複素数の複素共役を求める

複素数 Z の複素共役を求めます。

Z = 2+3i

Z = 
2.0000 + 3.0000i

Zc = conj(Z)

Zc = 
2.0000 - 3.0000i

行列内の複素数値の複素共役を求める

複素数の要素から成る 2 行 2 列の行列を作成します。

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

行列 Z 内の各複素数の複素共役を求めます。

Zc = conj(Z)

Zc = 2×2 complex

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

入力引数

Z — 入力配列

スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列

入力配列。スカラー、ベクトル、行列または多次元配列として指定します。Z が非スカラーの場合、conj は要素単位で演算を行います。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

拡張機能

tall 配列

メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

conj 関数は tall 配列を完全にサポートしています。詳細については、tall 配列を参照してください。

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

conj 関数は、GPU 配列を完全にサポートします。GPU 上で関数を実行するには、入力データを gpuArray (Parallel Computing Toolbox) として指定します。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

分散配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。

この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

i | j | imag | real | ctranspose | complex