【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

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0 m/ M" Q9 S' U) D; I; t( S加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
1 O) P& \1 I, r! l6 y%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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) w' a1 M5 X% P7 q; R  z2 u4 Q4 v一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
三、 绝招
* D1 ~$ q! c9 A; p6 N2 S%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
6 x) u3 |# ^% F8 O%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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：
; K# }% H( C, w1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
# ]2 R" ?: r% c9 j! z' a- p  n7 _/ ~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
re,single,
function handle,java classes,user classes,int64,uint64
* L9 ]! h4 j0 @" n" Q2、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
2 A. ^0 J7 o. a来表示；
4 F, s) e3 s& G0 x7 l( Ub、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
6 e0 |; f) t5 p: `' [7 E: r三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
. O  v9 A2 q, L8 Q2 v4、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 V+ U3 M1 k' i8 b' H8 a加速运行。
' }6 V& Z: e$ S0 H* ^1 T* T5、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;
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。
, Q4 L( ^1 u. A( g7、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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; X. ~# X6 Q" J. h二、 遵守三条规则
$ h, V- E2 v( [. c1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
" b- R& s; b* ch means it is designed
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
! Z3 O+ |) h1 v" w- \1 y; {ode by using
! w7 F: H: F; ^8 L# E* O: ~; [vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
. b3 _3 G0 t5 W6 A2 O* Q4 ron means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
1 g& r+ {* V7 b3 |$ O) m+ l这样的状况有两种方法：
) H3 @/ N4 v. }1 {  M  e- \6 aa、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;
for t = 0:.01:10
0 E( B4 i. _4 Q# M3 a; A/ vi = i+1;
. @8 P/ g0 ?! d$ f% _y(i) = sin(t);
end
替换为：
t = 0:.01:10;
y = sin(t);
! _6 H6 D. C. r7 j0 T2 f速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
" g* P' j0 R) Q  D: d% npermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
/ P9 B$ c6 Q& k- _) T+ T2 Z. Uum、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.
4 ^! ~, p: D8 o" H+ r+ A9 P8 bYou may be able to
; J! |9 u9 C/ b- @speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
* i. ?$ [, b6 U% j3 d4 R  Ntor instead of
5 p# I4 s; G; F! q9 c- h% Uvectorizing.”。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。
) J; W: d% L# F# h2、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
3 P: ~( \5 t! @+ O8 O' q1 tes、cell、struct、
( U8 R: X7 j' x/ O; Orepmat等。
7 w! q; {* w$ K. L9 `5 ub、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));
5 z( H; V; p1 x; N- ]4 V5 K' |换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
" Z( Z; C6 M0 S$ A3 p: ~. \c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。
/ G( Q* K: Y; y, d3、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 。
1 D- B4 M" R1 U# U, ^8 B1 ]9 L%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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! y1 `1 `+ E) V2 {三、 绝招
% x& Z% c  |% L$ f; U1 s) e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。
# B; r7 G- b4 ?5 F& E* [1、改用更有效的算法
2 d% z! ]! W/ w  G3 i0 K2、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。

) {, L$ ]) x- _6 Z
  来源：iLoveMatlab
) w4 v: f1 H  n& ?! M( A* x

( A# B9 ~" r0 O6 }; q6 w0 J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