【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
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& V  U2 D" L0 X6 r" l+ V: H5 i  S! {%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
6 W& X7 p! K2 I2 I% A$ Z一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
  G; @4 o4 a) \$ x( e& u1 q. i%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
( o% D' M; b9 o" v  l# G, B, ~; Z8 b关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
  e/ x& S5 S. x, B+ R5 g; C2 j其规则总结如下7条：
7 \/ S" p/ X' i: f9 {+ |1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
& E4 X6 T% c/ a, V. u0 nlogical,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
1 j  G9 V2 k# H, N" {0 C+ Are,single,
9 D  N7 Q9 p" v2 A/ A  d2 J' Vfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
, c" S4 H' V/ Z8 Y( W! [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
/ s9 t* M- m- b& A9 {5 t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
6 S( \* b7 i5 z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, e5 n& a% \5 j8 u4、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
1 R6 z4 A5 L5 G+ K! k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：
1 ^9 f4 }- P9 px = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
5 O8 R: I9 [* \. `* p/ X: P0 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
" E' N& m& L; R( U1 o2 A5 f8 Z度。
4 g0 y  T8 j( x4 \7 O7 `# ?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。
& U& a  b+ K& ?4 F# }+ R%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
& r! i4 }8 Q. Z( J0 c4 ?+ S7 h# ]%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
6 Z' S  u. j2 @h means it is designed
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
/ n; f2 v7 ~) {' J6 N  u- r" t/ m; cvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
6 b- f+ b% {1 X6 M5 b9 O/ ofor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
) N- ~# a7 U; p这样的状况有两种方法：
) K8 R- ~, O3 B9 C8 a  q: p" Q! Ja、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
8 [: M; N9 E- ?. U' c+ Y( p( Hi=0;
for t = 0:.01:10
i = i+1;
# W% V( s; t; R* ]y(i) = sin(t);
# ^. U' q: k6 w4 uend
$ L0 X) i$ E- p3 ^( O8 h替换为：
' }! P1 J7 h( I0 A+ A  h, x1 o4 w9 Lt = 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
" _6 B# W: n  _) Hum、ind2sub、
( P0 O- A8 t0 B% B4 ?: C  O& pndgrid、repmat、sort、sum 等。
, c; J5 X; r% C; e, O$ U; [0 ~" H0 ]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.
You may be able to
3 s: S" @. q/ d! z, Tspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
, u7 q4 y0 b0 `2 d9 y& U" W: Z! Btor 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
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。
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
  J) i( m# h) q& ?4 |0 g! g5 Kes、cell、struct、
% j; O1 n, q" }; q9 `repmat等。
4 s6 _! F$ W( W- A6 E3 F, r9 N" fb、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：
# E2 O# z4 }# U. i$ o% ~+ JA = int8(zeros(100));
换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
) \8 y/ C) k, o8 W  ]  k/ h7 ]0 m  bc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。
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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" k) G" W( {2 M%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. Q& o5 o3 ^- q$ v6 n8 g4 n9 s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。
# n' G2 {7 w& C/ r( z1、改用更有效的算法
" H' C5 H+ ]4 o2、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。

4 g3 C: z. N; o: ^
, |( l$ H1 j0 f; J! b  来源：iLoveMatlab

+ l- G5 k" {5 @# M2 b3 t0 a% L
在这里本人推荐使用‘绝招’。

schnee

顶！！！！！！！

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……

isnowfy

mark。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

xiaoding123

必须好好研究一下matlab了~~~~~~~~~~~~~~~~

leo12ok

相对于楼主，我更倾向于绝招之外的方法，呵呵。

D-lin

好牛啊 从来不知道的 思密达 。。。。。。

HSinB

收藏了，感谢楼主！！！！！！！！！！！！！！

XINGQIBIN

请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to