【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

3 r+ `  F  g0 B0 Z5 k
加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
, u* ^5 Y' O8 J; a%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 l& j# n# W$ m4 ^, W%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
8 e4 M, s& G6 W9 [! v! X二、 遵守三条规则
三、 绝招
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
" u# g7 a" |8 h3 N关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
% V9 P2 _2 n! g" a# T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
6 {, x; }" i' ~! s2 ~& k/ are,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；
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
据类型，只使用
1 b- F, r# B$ h; I  `" b' b三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
+ A8 q( M. F% j4、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 u& \* v4 i& O1 _/ s7 v/ {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：
, G* l5 H% A* X: H4 O. ax = 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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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
$ g, _4 D% Q/ aode by using
0 a! }7 m" P6 ~7 s+ {vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
5 Z5 c+ S5 \9 _# Y+ _( yfor 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：
) ]; {0 n. z* a. ~3 I3 Q, \i=0;
for t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
end
. X" ~* Z7 z, g$ \$ p3 j. y7 O替换为：
. Z# @- P( c* [% @2 }" c# @; c: B, Ct = 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、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
& ^  w5 E+ a! _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
6 @8 X2 E, A! M9 B6 ?$ X! B( nvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
- Y* ^3 T% @8 X: bYou may be able to
+ O) O  s5 T, g$ F9 l# Z, M) p9 i# n3 Uspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
; W$ s9 C' e" V9 w6 ftor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
+ Z  b% _. D! S" Hb、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
# {7 G9 ]* F( o) r: N4 q: d8 o行循环次数少的，
5 M2 _8 Q$ X! {; A7 j3 N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
9 A# r( T) H1 X: ges、cell、struct、
" M  |# G: d, B3 S* P- ^repmat等。
; U" R0 C  _& q- `% g' Sb、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：
, e+ U, }4 a& ~& }A = int8(zeros(100));
换成：
. h% u- H7 i4 \0 u% b5 Y8 W& {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。
' ~+ g( G. z  F2 o8 M9 l) B. U$ O& ~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。
5 |3 \& i3 I( C( y8 E7 ]! _b、使用Functions而不是Scripts 。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  U/ w; ]) \: `( }%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
三、 绝招
% D: O" G5 Y" [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。
; f6 a7 W- d4 {/ `8 ~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。

" t  `1 a# {) [3 m# Y% G# B% k
2 e0 T  k4 C9 A" _8 d  来源：iLoveMatlab


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！！！！！！！