[转帖]加速Matlab运行的三重境界

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helen

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发表于 2005-2-1 19:34 |只看该作者 |倒序浏览

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非常实用的Matlab编程技巧。可以试一试。

CTerm下载文章: 紫丁香★ 6 Z6 p F6 g5 z: \& g+ \5 {5 e: R4 C5 v7 t5 L3 A2 d0 M 发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab 3 a3 A- h3 u7 b标题: 加速matlab运行的三重境界 % J1 u8 ]. M+ N发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)/ `' }1 [: X) j% C+ R f t * u9 y2 F: R7 j a: ?' U% p9 b 加速matlab运行的三重境界- e! u5 L5 J% K; k 一、遵守Performance Acceleration的规则 5 G6 }" e6 G; t$ b4 I: O& e1 ^8 o二、遵守三条规则7 x" Y1 o, X+ @; \ 三、绝招

一、遵守Performance Acceleration的规则 # C6 E1 r$ G$ l * P: W- d6 T, ^ Q; k8 G$ ~& t! {关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 # N" ?& c7 {% o( w" b" h2 A8 f其规则总结如下7条：, V2 c7 U2 ?$ e0 Z- l6 x( W 1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速： ) p P E8 Q# x6 K8 b$ v0 U% @$ klogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double$ v) E! F! l K7 V) M: V 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 " x8 W, m; g' |9 P$ z; jre,single, 1 r; H* v+ h- w' P! G n! p" o+ U( U+ }8 \) w% u function handle,java classes,user classes,int64,uint64 / \- [! S( ?: K3 `0 V! }2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。: S- o q" B( P* a) F; f( B 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 $ a1 n9 L8 Q$ i2 o; t) G9 T U来表示； |( a: G, p# {* Cb、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 ( r: F& c* R0 T* p, _0 Z" @据类型，只使用1 M9 x& R) z1 {+ @/ g w 三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 ( m |. ]2 V4 X5 p4、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 7 `' C& ?$ L# U' y0 v5 z8 n加速运行。 + @' z' P8 d6 q5 |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： 3 p) F- L% F; U5 q; e6 Q, y$ ux = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; 2 o5 v" g7 a) x6 W6、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 7 J" p' _1 R2 P2 J0 T+ s2 F1 V/ E. V度。0 F i/ m$ m2 S% X 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 : q9 g% v0 U& n2 n运行速度。 & N4 L: A" R, \* g! f2 l* F. _4 b. b" o8 s0 s$ Y/ Y; b . d) p7 `" G! {! r- R6 @& t/ g 二、遵守三条规则 # d, O2 f/ ]" O8 f+ g6 D0 g% y# L- K! Q$ v3 P) A 1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic0 l" U. r2 g a9 ^' T3 Z h means it is designed 9 @# c# T4 ^% M8 o7 N5 `3 m. T& h0 Z$ y9 ]2 K7 V9 ] for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c - O( c: G5 S7 A, Z% code by using4 |( Z) q% V: K- N6 U, f+ V6 ?" N vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati 0 ^, f( e- h" m S, ~% p, _3 t! \1 c% uon means converting0 T* ]$ @, Q, m* l. B/ x for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 W$ I: J4 E/ [) i, d 这样的状况有两种方法： 6 ?+ l( x3 P; v! k4 T8 u! s" t% [1 H' c* Q4 C4 W/ K( Z7 E a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： 3 _ S+ f# Q$ K' m - o- Q! W- P! X* p! F8 Bi=0;, b* J' X6 L& u6 F: z for t = 0:.01:10 2 q p1 B3 ?# ?i = i+1;# ], `( x$ A$ `+ i i y(i) = sin(t);/ [) I1 l4 K. `/ Q. w& m8 B end + l- [% V. |) d% V5 F替换为：, w; H: n( @) B" E: c M! ? t = 0:.01:10; 6 T- ?' ~# a0 s6 X6 E2 s6 uy = sin(t); ; U: w6 z0 {8 `% ?- E+ j; e+ d速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i & s! A: m/ |% ~9 }- _7 ?, q% f8 Xpermute、permute、 ( v; Z/ S% O% ~7 w# B8 o4 Areshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums * u7 c; @6 I M- Hum、ind2sub、, Y) T( Q, [8 c, Y ndgrid、repmat、sort、sum 等。 - @6 J6 c5 z2 N" R/ W- \* ]- P/ ` - j9 E& {* P& N, H+ s# c8 l% \' ^请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to ) J2 P8 z4 `4 m4 h' q $ Z: P5 H8 \7 q/ E! [% bvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.% n- P" \- R5 M* e( N You may be able to# N* [& F4 l' A speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera F( ^3 q' N0 Z tor instead of2 K$ d5 F0 b, F. a vectorizing.”。何去何从，自己把握。 , v. ]( @5 M! [( z) q; O9 H4 F6 f& g4 t) z6 N% u; R b、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 ; X& d$ L" ?5 p% X% e/ r( }行循环次数少的， ; m. G* ]5 D( x) e# L, ^/ v内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。& |: h' r9 ~: K5 ]; }8 } * P$ f! D$ \5 F$ \ z2、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& }- k* g% m; b7 W; k+ C$ f: x( n es、cell、struct、! n( w" r) X- B/ k" g% Z repmat等。; q) ?" o+ V5 i; i 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： 9 E5 o& p8 C) V9 u& j9 x ) g7 K& F4 X6 [% D6 EA = int8(zeros(100)); 2 }/ k/ N: L5 n( i1 S+ L换成：* C7 o8 f* E1 H: n A = repmat(int8(0), 100, 100);1 N! Z/ s8 \! G5 T4 N1 d c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 8 ^ Q8 p1 Z& Y3 Z1 p, i% ]7 {/ ~/ F$ K6 A/ ^) E 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。 8 w; X. B% l4 {3 a( z4 ?b、使用Functions而不是Scripts 。3 i( v( P& @( t7 L / n J6 u: F' E2 ?4 p( T: a0 t- f# K2 w& h+ H1 j 三、绝招% [* }3 L& U' ?$ w3 i& d % P0 p6 d6 s! ^* q$ ^0 i: @. r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。 . k$ r, T& F. B1、改用更有效的算法 2 {' T1 |& U7 d2 c5 k6 B' h2、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。8 Q- W) f9 k* m* @0 P6 a; l 2 j9 H: _5 b, ] b7 e" M6 {0 @1 ~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++ $ q; U0 G! F; _! M# }' W7 q语言文件，VC编译”。