【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
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1 M% O9 F5 G1 }%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
& L6 a; W8 L! m1 J一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
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：
4 v+ P% ~  \/ g& z6 j* u  g6 P: D* w$ ?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
" a( N: F$ x2 p: d+ ^* P4 s0 N1 W6 Kre,single,
/ u% v7 V. [6 ~! r  E6 H- F: Q( d& Hfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
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
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
3 \: u" \, A0 ]4 O- |" \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）。
" O. I' g9 p$ l8 Q. Y' f% i4、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
加速运行。
6 d7 k+ ^/ U; h* @& c$ A/ S5、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：
9 c6 l4 M- e3 n/ I3 ]" f, @) r5 V$ D7 jx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
  ~% \' D, s" m; n; X6、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
/ A/ D: b, S( H" N- B8 o% J8 i/ E# Z2 C2 C度。
6 D$ t) b4 {$ i2 C7 x7、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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3 t' }. k7 B0 @: R! N8 J4 r%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
! @# j) n# P4 xh means it is designed
5 l+ ^7 y  a! i/ u- Z3 V" _3 ifor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
$ {& ^; n8 T0 z# z4 l0 Ra、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
& o# l9 v$ h0 u$ n+ mi=0;
for t = 0:.01:10
; J, t4 t+ I; Ci = i+1;
y(i) = sin(t);
end
# }% W0 h4 L7 }) y2 B2 N+ |  r替换为：
t = 0:.01:10;
y = sin(t);
2 ?5 W7 D( x! r7 z) `& ~+ u& q速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
7 M3 \8 h" V7 K( Y3 S' `permute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
  T, x& u5 M# s! r. num、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。
4 I, ^6 |2 Z! e, v请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
4 g6 w  o7 W: K: g. ^vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
5 K& |0 v0 V! ~9 VYou 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。
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
* N$ g0 `7 S8 n& I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。
" H8 o: `( U! L* m$ n1 p; q5 L2、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
) C( N2 r% q! w9 N2 r3 c( G* zes、cell、struct、
repmat等。
3 U$ j% R* |! b; Q: Z+ Y; Q  J7 Bb、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：
% L: p& R9 V6 C" B% r- wA = int8(zeros(100));
: |: S+ ^6 ]+ r, n" a换成：
8 a+ M% s9 ~9 b  vA = repmat(int8(0), 100, 100);
9 u7 g! n5 m) n7 u! b. [/ y! m* dc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。
* r: Q% P1 @, W4 p" 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。
; r8 H, _( ?2 R+ B& \4 E9 }+ Hb、使用Functions而不是Scripts 。
) T4 g4 q% r& ^%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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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。
! v, i) f: Q7 k. b1、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。

6 e6 K& y/ ~5 p" h9 q
5 ~" G2 u/ ~( ^# Q  来源：iLoveMatlab
$ e4 t( K; |& F) o
% K; n+ y  I# a/ e. H
( S1 u' ]  M" _0 r- F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！！！！！！！