【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

( e6 s+ S4 f  g( [9 I
* e- ?. F8 J/ G7 r( f$ u6 B9 N加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
5 u) C* x# V9 i- K$ z! W%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
2 y% \0 o. Z# R5 G9 e' p/ }三、 绝招
. u- p* ~) e- M6 ]3 H%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
; I$ F( u6 t9 ^, U1 V" {: ?" N4 s%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

一、 遵守Performance Acceleration的规则
8 _( P- E( b2 ?. L( p1 Q5 v关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
其规则总结如下7条：
1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double
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
re,single,
. C6 X9 e/ w) P4 u+ ?' tfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
" j- C. n8 x2 J2 u/ a9 H. I$ o3、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
/ {6 ?. H( x) e4 F' i0 x2 ~$ I: F+ W来表示；
. ?* V! U5 f( e( h+ u3 T, Wb、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
. ^5 ]% C4 ]' V' u9 {9 j据类型，只使用
三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
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
  \+ b. B9 H. u  `/ x加速运行。
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：
x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
6、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
& c$ K0 z# d( p+ s度。
2 }# v, {0 J6 u# m) r) t( J7、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
运行速度。
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/ V! l5 Z6 d4 c- ]- @/ Q二、 遵守三条规则
1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
  w- P# O" ~8 \# L3 \h means it is designed
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
& ~& N" ~. p2 L4 e5 O) Fode by using
- w5 E1 z1 ?3 A3 b  L( x+ nvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
6 C; X! ]2 o; Q. P* N% Z# Pon means converting
  B( A2 Y0 O! O4 O5 \$ gfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
$ {8 P! b1 w5 H, n1 Y' w" d$ ja、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
i=0;
9 c; O* @3 `  V/ vfor t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
end
' r+ H- _6 p6 G1 Z) R6 M0 B替换为：
3 ?8 Z0 m( ^$ Y1 w; R" ]t = 0:.01:10;
y = sin(t);
, N# j' Z9 ~8 e) i1 B& R; K速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
9 y8 N3 o6 o# Y. P4 t4 w8 Rpermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
9 `( A9 j7 [2 z( Zum、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。
请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
+ {% v+ E) i1 ^5 c% I8 h3 H: N/ }vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
, c  q  N' r" ~' l* S' d5 l7 x/ }You may be able to
( b4 K9 p3 S6 u4 I0 k$ d* x/ n# [1 mspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
5 A% B: |" |$ W. Z8 w* z* 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
8 Y& `, w! e- ~- t' d) {3 K行循环次数少的，
内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
6 c6 E* D; y+ u" T2、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、on
& \% p7 y; x! X6 H: T/ ~, T3 Mes、cell、struct、
repmat等。
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：
A = int8(zeros(100));
- I$ l$ Z! I. a  f) l6 J换成：
3 }1 T* \  M7 ]4 B7 u0 aA = repmat(int8(0), 100, 100);
$ m/ h( s* W. bc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。
7 v5 @. r4 k# a) @; r' |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。
b、使用Functions而不是Scripts 。
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  z$ R0 e9 Z' K2 Y4 A$ a三、 绝招
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。
1、改用更有效的算法
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。

4 w' `( K/ X( |1 `- P% M' Y  来源：iLoveMatlab
, q2 [% q0 G' o' E) [! M

在这里本人推荐使用‘绝招’。

XINGQIBIN

请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

HSinB

收藏了，感谢楼主！！！！！！！！！！！！！！

D-lin

好牛啊 从来不知道的 思密达 。。。。。。

leo12ok

相对于楼主，我更倾向于绝招之外的方法，呵呵。

xiaoding123

必须好好研究一下matlab了~~~~~~~~~~~~~~~~

isnowfy

mark。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

yansichong

收藏了~~~对现在建模很有用……我上次写的程序就运行了N久都没出结果……郁闷……

schnee

顶！！！！！！！