Как работает оператор двоеточия MATLAB?

удаленная страница, на которую ссылается Сэм по-прежнему архивируется на обратном пути машины. К счастью, даже прилагаемый M-файл colonop это тоже есть. И кажется, что эта функция все еще соответствует тому, что делает MATLAB (я на R2017a):

>> all(0:step:5 == colonop(0,step,5))
ans =
  logical
   1
>> all(-pi:pi/21:pi == colonop(-pi,pi/21,pi))
ans =
  logical
   1

я повторю здесь, что функция делает для общего случая (есть некоторые ярлыки для генерации целочисленных векторов и обработки особых случаев). Я заменяю имена переменных функции с более значимыми. Входы start, step и stop.

сначала он вычисляет сколько шагов между start и stop. Если последний шаг превышает stop более чем допуском, не принимается:

n = round((stop-start)/step);
tol = 2.0*eps*max(abs(start),abs(stop));
sig = sign(step);
if sig*(start+n*step - stop) > tol
  n = n - 1;
end

это объясняет последнее замечание, упомянутое в вопросе.

затем он вычисляет значение последнего элемента и удостоверяется, что он не превышает stop значение, даже если его отпустили мимо него в предыдущем расчете.

last = start + n*step;
if sig*(last-stop) > -tol
   last = stop;
end

вот почему значение lasat в векторе A в вопросе на самом деле есть stop значение, последнее значение.

затем он вычисляет выходной массив в двух частях, как объявлено: левая и правая половины массива заполняются независимо:

out = zeros(1,n+1);
k = 0:floor(n/2);
out(1+k) = start + k*step;
out(n+1-k) = last - k*step;

обратите внимание, что они не заполняются приращением, а вычислением целого массива и умножением его на размер шага, как и linspace делает. Этот exaplains замечание о массиве E в этом вопросе. Разница в том, что правая половина массива заполняется путем вычитания этих значений из last значение.

в качестве последнего шага для нечетных массивов среднее значение вычисляется отдельно, чтобы убедиться, что оно лежит ровно на половине двух конечных точек:

if mod(n,2) == 0
   out(n/2+1) = (start+last)/2;
end

полная функция colonop копируется внизу.

обратите внимание, что заполнение левого и правая сторона массива отдельно не означает, что ошибки в размерах шагов должны быть идеально симметричными. Эти ошибки задаются ошибками roundoff. Но это имеет значение, где stop точка не достигается точно размером шага, как в случае array A в этом вопросе. В этом случае немного более короткий размер шага берется в середине массива, а не в конце:

>> step=1/3;
>> A = 0 : step : 5-2*eps(5);
>> A/step-(0:15)
ans =
   1.0e-14 *
  Columns 1 through 10
         0         0         0         0         0         0         0   -0.0888   -0.4441   -0.5329
  Columns 11 through 16
   -0.3553   -0.3553   -0.5329   -0.5329   -0.3553   -0.5329

но даже в том случае, когда stop точка достигнута точно, какая-то дополнительная ошибка накапливается посередине. Возьмем для примера массив C в этом вопросе. Это накопление ошибок не происходит с linspace:

C = 0:1/3:5;
lims = eps(C);
subplot(2,1,1)
plot(diff(C)-1/3,'o-')
hold on
plot(lims,'k:')
plot(-lims,'k:')
plot([1,15],[0,0],'k:')
ylabel('error')
title('0:1/3:5')
L = linspace(0,5,16);
subplot(2,1,2)
plot(diff(L)-1/3,'x-')
hold on
plot(lims,'k:')
plot(-lims,'k:')
plot([1,15],[0,0],'k:')
title('linspace(0,5,16)')
ylabel('error')

colonop:

function out = colonop(start,step,stop)
% COLONOP  Demonstrate how the built-in a:d:b is constructed.
%
%   v = colonop(a,b) constructs v = a:1:b.
%   v = colonop(a,d,b) constructs v = a:d:b.
%
%   v = a:d:b is not constructed using repeated addition.  If the
%   textual representation of d in the source code cannot be
%   exactly represented in binary floating point, then repeated
%   addition will appear to have accumlated roundoff error.  In
%   some cases, d may be so small that the floating point number
%   nearest a+d is actually a.  Here are two imporant examples.
%
%   v = 1-eps : eps/4 : 1+eps is the nine floating point numbers
%   closest to v = 1 + (-4:1:4)*eps/4.  Since the spacing of the
%   floating point numbers between 1-eps and 1 is eps/2 and the
%   spacing between 1 and 1+eps is eps,
%   v = [1-eps 1-eps 1-eps/2 1 1 1 1 1+eps 1+eps].
%
%   Even though 0.01 is not exactly represented in binary,
%   v = -1 : 0.01 : 1 consists of 201 floating points numbers
%   centered symmetrically about zero.
%
%   Ideally, in exact arithmetic, for b > a and d > 0,
%   v = a:d:b should be the vector of length n+1 generated by
%   v = a + (0:n)*d where n = floor((b-a)/d).
%   In floating point arithmetic, the delicate computatations
%   are the value of n, the value of the right hand end point,
%   c = a+n*d, and symmetry about the mid-point.

if nargin < 3
    stop = step;
    step = 1;
end

tol = 2.0*eps*max(abs(start),abs(stop));
sig = sign(step);

% Exceptional cases.

if ~isfinite(start) || ~isfinite(step) || ~isfinite(stop)
   out = NaN;
   return
elseif step == 0 || start < stop && step < 0 || stop < start && step > 0
   % Result is empty.
   out = zeros(1,0);
   return
end

% n = number of intervals = length(v) - 1.

if start == floor(start) && step == 1
   % Consecutive integers.
   n = floor(stop) - start;
elseif start == floor(start) && step == floor(step)
   % Integers with spacing > 1.
   q = floor(start/step);
   r = start - q*step;
   n = floor((stop-r)/step) - q;
else
   % General case.
   n = round((stop-start)/step);
   if sig*(start+n*step - stop) > tol
      n = n - 1;
   end
end

% last = right hand end point.

last = start + n*step;
if sig*(last-stop) > -tol
   last = stop;
end

% out should be symmetric about the mid-point.

out = zeros(1,n+1);
k = 0:floor(n/2);
out(1+k) = start + k*step;
out(n+1-k) = last - k*step;
if mod(n,2) == 0
   out(n/2+1) = (start+last)/2;
end