【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

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加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
( m: B: }; h' @& i. l%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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$ M. w: Y3 ?: ]1 v8 R& O9 H一、 遵守Performance Acceleration的规则
2 D. V  \0 t0 z* `/ p) M二、 遵守三条规则
三、 绝招
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
1 M5 r3 \2 ^5 y' F0 ^! F, |关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
' v$ h: j8 C" n7 ?( H  m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,
function handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
9 ?7 f  |' I2 I8 F$ x$ d3、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
来表示；
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
8 @/ w9 Q- E" j7 Z2 n& q据类型，只使用
  J  O4 a) s8 d' o三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
- @+ Z& `5 j; A1 k( W4、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
4 {- C3 d' s0 c; f' 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：
. t! j% l* ]$ ]% {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
度。
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
运行速度。
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, s$ h5 y: p0 U* S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
h means it is designed
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
4 t; p5 K) @. b$ d9 l4 Y8 bode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
, g2 Y. _& |- {) w$ C* c+ g* efor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
6 [! t$ h& ^* a& O8 La、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
* m, |9 E* v" h! m1 \& ~i=0;
for t = 0:.01:10
% q, f& Q+ P- m, C* \i = i+1;
y(i) = sin(t);
9 C, {1 H0 A, \0 O" O+ [: H) tend
替换为：
t = 0:.01:10;
y = sin(t);
速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
permute、permute、
7 X7 F' u4 E# z5 l' L: treshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
; z" G. m3 \- [um、ind2sub、
5 G- ^$ z- Y$ y4 [1 O0 ?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
& }$ ^& C- B3 y: }& e* m, i. [3 tvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
4 H9 U$ v  ]0 k& ?' i* d) ^6 RYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
' O) k9 E9 l! qb、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
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。
4 ]9 U+ F- r5 J; }8 |* I6 l! q+ S. p' w9 _2、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
9 x: h# l  J" `: m9 Yes、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));
换成：
/ _2 x( `1 H. i" `A = repmat(int8(0), 100, 100);
c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。
% k* ]( {; \: R. {4 Y3、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。
# }/ x0 E$ v& ^+ q+ _' Zb、使用Functions而不是Scripts 。
! Z, S4 O! {$ C) A3 G% k  Q%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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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
5 V$ {- l, T& |  K2、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。

  来源：iLoveMatlab
8 W- b& B, f" `0 f% [; N& _
" L7 z8 N! r6 G0 f8 {
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！！！！！！！