【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

& e- F2 d# I9 V) B0 z. w$ Y
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
$ _$ T- B3 X' I/ B%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
( a, Q) f8 v' T* |% l( k%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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
/ P0 P' J! Z) b1 |7 [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
: Y# J/ ^0 d! m# v( c- f+ c; A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
) h5 G! v! `+ {! P/ \3 Dre,single,
6 S. i3 U6 Z7 C2 [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；
! o$ Z5 F# q* i$ @& mb、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
+ A' b/ D4 U# q' C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。
5 e9 T6 T" A; B  a. ]  W4 Z5、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：
& e, B% a/ s9 vx = 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
* M! T2 ?  ?! W度。
) O! p2 U; E' U5 `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
" Y3 l0 \7 S$ K' X4 ^% z+ l3 p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
# t5 A; F' S; p; n* t# H1 w: C2 Zode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
* Y7 l0 {- D. B" Hon means converting
) d' Y# Y. ?# N4 {  T# ]( `2 Ofor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
8 m; h* s! N4 [7 W* k( [' `9 S2 p9 \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：
i=0;
( j/ W( ~; |8 Y( @6 y- T, |for t = 0:.01:10
i = i+1;
, l. x/ [# I$ s9 j: dy(i) = sin(t);
end
替换为：
t = 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
* P4 A' g$ [; G0 a& Upermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
9 ]" G4 k0 I9 N# s: C6 Yum、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
" O! O6 P* U  ^; t1 Zvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
1 P4 `' O! |7 }7 s3 Itor instead of
1 e1 ~5 _% Y% g/ Jvectorizing.”。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
8 ]5 o/ j) `  n& v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
es、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：
, w4 ?/ _, n4 e* R# H5 X, eA = int8(zeros(100));
- p  T# D/ h% Y, X* A换成：
! {: Q: l0 d; I4 DA = 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。
- F, {9 D! Q8 q8 X  m4 x. T3、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。
* t# {5 Y9 j- l2 c/ Z: Eb、使用Functions而不是Scripts 。
% ]3 N: ^9 Q7 t%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
; g$ `9 u) z: z5 Q- M# C8 Z%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% K% o& }" B4 u% q+ R  r9 u' e) o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。
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。

, p- M# x( s- l+ V
. u0 ]; D# `6 H  来源：iLoveMatlab
9 ^. V5 T# ?; o! y. U  s. G
3 O( O% o; p. V+ X% q1 V. _$ w, x
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