【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

$ V* Q  q3 E, t! R2 I( v加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
5 b# b' p! c& |! ?- `%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 N7 U4 C0 R4 V%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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：
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
" I" Q: o0 x- a+ E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
' f$ C& }. e0 w' y! V& Bre,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。
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；
2 s) h6 W1 `- l) Q  @( Pb、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
1 X7 T, _8 |9 b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
加速运行。
& X4 n2 j% q, I# w5、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;
' I$ G: e2 w- q; s8 [9 u, e$ O6、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。
9 B' {4 z& h6 h1 s1 w) K8 T7 S' ?%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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% T7 c8 M4 {2 [5 Z二、 遵守三条规则
, t( c0 l) d* N, a$ `" _( T1、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
( T3 A. w2 @0 n& R6 u! ^for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
$ Y& w# M+ T( w, Y! p* M% dvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
5 B# h7 U/ l2 T" d1 w! i' von means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
+ z; v* Q8 U1 ?' li=0;
for t = 0:.01:10
; V* v- L" H; Z: P$ S. zi = i+1;
6 W$ d; m0 `: X& cy(i) = sin(t);
. f8 a3 V4 o0 xend
替换为：
t = 0:.01:10;
3 U8 l. p+ M0 |2 py = 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
1 E  q+ J2 P2 P* c% a2 u3 wpermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、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
vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
* ]0 i2 v9 m, Y$ i. }You may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
' N' ]8 L, O3 Y. t- p6 ctor instead of
( k+ V  i- z1 f& V" I: D6 fvectorizing.”。何去何从，自己把握。
! ^. T% d" d8 E, {/ _7 ^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
! g/ r2 v$ U4 X) x6 J* [$ S行循环次数少的，
; W5 p3 u/ i0 u5 E/ W内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
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
& `, S5 J, o, c; Ies、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：
  |6 f# p6 e1 sA = 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。
' w9 Y- u, 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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/ |  d- P' L( a4 ^( K$ c* M/ S%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
' Q* N* z7 j+ z, S! P9 {* q7 q: B三、 绝招
* _; x: N' u+ i9 M+ m, f0 @' g6 B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。
" T4 ~. A7 t) o) K0 T1、改用更有效的算法
) W8 V0 K6 j3 Q( c) E2、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。

0 e4 Q5 S0 g* _" L6 p
  来源：iLoveMatlab


6 }- X# @1 L! T7 J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！！！！！！！