Оптимизирует ли неявное вещание MATLAB на основе окружающего кода?

Заданный сегодня вопрос дал неожиданный результат в отношении неявного создания массива:

array1 = 5*rand(496736,1);
array2 = 25*rand(9286,1);
output = zeros(numel(array1), numel(array2)); % Requires 34GB RAM
output = zeros(numel(array1), numel(array2),'logical'); % Requires 4.3GB RAM
output = abs(bsxfun(@minus, array1.', array2)) <= 2; % Requires 34GB RAM
output = pdist2(array1(:), array2(:)) <= 2; % Requires 34GB RAM

Все идет нормально. Массив, содержащий 496736*9286 двойных значений, должен занимать 34 ГБ, а логический массив, содержащий такое же количество элементов, требует всего 4,3 ГБ (в 8 раз меньше). Это происходит для последних двух, потому что они используют промежуточную матрицу, содержащую все пары расстояний с двойной точностью, что требует полных 34 ГБ, тогда как логическая матрица предварительно выделяется напрямую как просто логические и требует 4,3 ГБ.

Удивительная часть начинается здесь:

output = abs(array1.' - array2); % Requires 34GB RAM
output = abs(array1.' - array2) <= 2; % Requires 4.3GB RAM ?!?

Какая?!? Почему неявное расширение не требует тех же 34 Гб оперативной памяти за счет создания промежуточной двойной матрицы output = abs(array1.' - array2)?

Это особенно странно, поскольку неявное расширение — это, как я понял, короткий способ написания старых bsxfun решений. Так почему же bsxfun создает полную 34-гигабайтную матрицу, а неявное расширение — нет?

MATLAB каким-то образом распознает, что результат операции должен быть логической матрицей?

Все тесты проводились на MATLAB R2018b, Ubuntu 18.04, 16 ГБ ОЗУ (т.е. ошибка массивов 34 ГБ)