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标题: [转帖]加速Matlab运行的三重境界 [打印本页]

作者: helen 时间: 2005-2-1 19:34
标题: [转帖]加速Matlab运行的三重境界

非常实用的Matlab编程技巧。可以试一试。

CTerm下载文章: 紫丁香★ # P( V4 T2 Y% @- Z6 X6 |2 g B 2 r4 e: a6 r/ L' `发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab : j, L$ y$ y/ v标题: 加速matlab运行的三重境界, t6 E' v, }6 H5 E; L: M1 y 发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) - k- L! N& x: U/ L$ k0 E: s # e2 S6 I; q* Z$ ~% o7 x加速matlab运行的三重境界0 P% r) x9 J- q2 p 一、遵守Performance Acceleration的规则 + e# `8 I4 C: i8 O* w3 T二、遵守三条规则 " S. z* t5 O4 x' ~* z4 n- Z三、绝招

一、遵守Performance Acceleration的规则 2 Z/ r) }* ^( l. q* W) E 5 G3 t" C# [1 E( R+ }6 |& }关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将" L- o" r* ]& }' M9 K [ 其规则总结如下7条： * Q0 M( C: E1 a9 T$ O$ i# h1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速： # L7 L+ |6 m0 y6 E. @! o O( [9 n# @logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double + [/ p ^) j; n4 o/ s而语句中如果使用了非以上的数据类型则不会加速，如：numeric,cell,structu ( c2 M% ?0 o& }0 E4 J* x7 q" F! ere,single,5 f/ B' Q5 g4 ^ s+ k* W2 e , U; O v# p$ z3 Yfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 ; z7 @) y$ n5 U2 p" m( D2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。1 Y/ n9 {# L3 ]- R- d8 ~/ S' p9 M# v 3、当使用for循环时，只有遵守以下规则才会被加速：a、for循环的范围只用标量值) u7 F0 U$ k1 f 来表示； 1 @! T5 G4 V1 y5 |+ y- |2 ~b、for循环内部的每一条语句都要满足上面的两条规则，即只使用支持加速的数' ]) A8 i4 Z. J$ D A: t 据类型，只使用4 K' `( @, _2 j! |7 u 三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。" Z7 G/ R7 t) N2 W- U 4、当使用if、elseif、while和switch时，其条件测试语句中只使用了标量值时，将 " `* X. |5 {7 ~# l( M) U加速运行。$ C- ]* K" G1 Y* f# y! ? 5、不要在一行中写入多条操作，这样会减慢运行速度。即不要有这样的语句：5 B& i( W, e M5 z x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; / \8 \" Q# x5 Y+ u0 W: H, X/ K6、当某条操作改变了原来变量的数据类型或形状（大小，维数）时将会减慢运行速 . I" h$ B! {9 w度。/ T' M( C4 y) X! i 7、应该这样使用复常量x = 7 + 2i，而不应该这样使用：x = 7 + 2*i,后者会降低1 l' V% _7 A% M7 P) c8 M3 z: r 运行速度。. ?: t8 |/ ^ R' ~! J1 j / O# o$ @2 r* ]5 V- P2 l 8 y0 H# l3 s% i8 R8 l 二、遵守三条规则; k& J- |3 l* w, f+ G7 n 0 N C; r( t, H3 z5 O2 f, k# u1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic * b( {9 _9 I$ d5 y3 ], th means it is designed$ y. Q' d4 I$ G3 k # r4 L8 Y; b; M4 |, P; U7 z7 p for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c ; O4 }$ C' s+ {8 W8 ?5 hode by using , F6 E, r5 u* Y0 R( ~* w$ [vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati 8 N# p; k! P9 j" U* v+ ^on means converting% J3 V3 `2 R- M: ^ for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 # r6 T. ~; b: d5 m* X1 A: k' L这样的状况有两种方法： ; a; J% W, Z( d2 J }' P $ |/ L7 r& r1 ?) m. L2 B+ Za、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： ) g6 R/ ~2 ~6 g6 K# A 6 h" e. G4 ~6 C3 D: N" I5 z' i+ Yi=0; 8 R* c9 Z8 q3 x1 [- | ffor t = 0:.01:109 Q9 `0 H1 a0 y i = i+1;- u, }# q7 @& S) H y(i) = sin(t);' ?: S) y! z% K$ l. ~, ]/ H, W2 x- f end ; R; O8 |) s( u) Y, }( B) v5 c替换为： 2 Y. t+ ?2 r. w t+ I+ St = 0:.01:10;* {: j0 }% H! F2 M& Z y = sin(t); ! Y3 x2 T0 e) c% B$ U速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i $ J2 N! N. a8 a. ^permute、permute、 , w% s9 Z3 c9 O* b& `( ^reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums `& X* B* B0 o- R0 T) E um、ind2sub、 " I; U+ i. F Z+ O! Sndgrid、repmat、sort、sum 等。 9 [' W2 B' G( t/ C/ @3 b. s( {% Q8 H! {2 k! E 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 1 x0 G/ N0 M, l5 H8 W4 U6 V' t S$ _5 T" Q! v+ Q vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. : w0 D$ ?! P# G: J. G, ?You may be able to 2 _" ?0 B; q& V% B# g( ^# fspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera ; x8 X/ Q: ^/ [+ [8 Ztor instead of' | ]4 G% J7 h1 X- ^2 W l vectorizing.”。何去何从，自己把握。 : _( O9 @% B6 q+ r# }5 p3 N 5 s: O8 f: S1 v) ^# N1 p& nb、在必须使用多重循环时下，如果两个循环执行的次数不同，则在循环的外环执 ! o4 l# G+ |- u1 W1 j行循环次数少的，) X: j& u) A+ K 内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。1 }- p- _/ m) a4 J 5 d; R& i6 N% w, V! H* P! s! j2、a、预分配矩阵空间，即事先确定变量的大小，维数。这一类的函数有zeros、on4 K X$ ^3 B, n8 K) v2 G es、cell、struct、 1 f; F( a( ~) D5 H' crepmat等。4 D: a. j1 |# r# Q b、当要预分配一个非double型变量时使用repmat函数以加速，如将以下代码： 4 F5 i. v% M: G4 L8 A5 r+ c0 b 2 y) i7 m; Y3 H+ R$ D* ~0 O BA = int8(zeros(100)); ! N; j# S/ c3 c8 }( A换成： : I5 C4 Y- a0 L$ m0 V% AA = repmat(int8(0), 100, 100); " R7 _6 ^% H7 }# A4 h R9 Fc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。8 S) x7 O6 J K9 D% y: b & b/ R; _. }6 w1 {" i! d/ I 3、a、优先使用matlab内建函数，将耗时的循环编写进MEX-File中以获得加速。 & C# a; N5 V' s/ z% Gb、使用Functions而不是Scripts 。6 c, P) I% U3 K+ w ! f1 F; X7 t- m8 H: x `$ H1 | : K2 _, X- R2 o0 h1 n$ W# `# x' R三、绝招- S: {2 }( q6 N & J( i, {$ u* e+ H8 i你也许觉得下面两条是屁话，但有时候它真的是解决问题的最好方法。 ~& e+ W0 H. A$ ^8 V1、改用更有效的算法8 x! T; E3 f+ W1 P, z 2、采用Mex技术，或者利用matlab提供的工具将程序转化为C语言、Fortran语言。 ! q8 V% C$ P9 [4 R+ T6 }+ W ) j( I/ o" q; _- f7 u关于如何将M文件转化为C语言程序运行，可以参阅本版帖子：“总结：m文件转化为c/c++" V, N: w$ J0 O: g) J7 x4 K 语言文件，VC编译”。

作者: aftermath 时间: 2005-2-2 00:01

屁话的几招是够经典呵呵

作者: nightgril 时间: 2005-6-9 22:28

哇,我要试试看，新手上路，请多指教！

作者: damutou 时间: 2005-7-7 12:46

谢谢

作者: ghc_lwd 时间: 2005-8-9 14:38
学习学习

作者: yirongshu 时间: 2005-8-16 20:26
顶

作者: 英雄本色 时间: 2005-9-8 15:54

谢谢了，

作者: ethuo 时间: 2005-9-13 12:12

MATLAB编程是不是很慢阿？？

比不上现在的那些高级程序语言啊？

作者: txj66 时间: 2005-9-13 12:50
标题: 好啊啊

好啊啊

作者: zzm 时间: 2005-11-17 15:34

转化成C语言最实用。

作者: echo5183 时间: 2006-11-29 14:53
顶，有用！

作者: elinor 时间: 2007-4-19 13:57
新手，看不懂也[em06]

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