9 W! I6 f/ y" }. _" i% G3 o%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 4 a- S( u7 k8 s" W3 V5 @%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%4 L: e3 x+ {& e$ W- E1 N
一、 遵守Performance Acceleration的规则1 E. g. C) O! K% M; W* a }1 a
二、 遵守三条规则 + o5 H/ ], M; F9 k/ S/ @8 t三、 绝招- D. V0 |& r8 ]& `
) q4 r0 l+ R' q4 B9 ]& K9 l% ~, x
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% # a" K' H% ]8 M2 U( y%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% . X" X, n5 C- ?$ X0 M" m5 g一、 遵守Performance Acceleration的规则& Z' Z" s: \: \2 P( P1 L
# ]0 c# @3 r- M! }- g: j# g" W0 D关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 9 a4 `9 z, e; s- w- h其规则总结如下7条:5 q- M: A, ^- Z l
1、只有使用以下数据类型,matlab才会对其加速: # D3 l) P5 J; n" glogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double5 ?, j I, ?/ n! B) x5 b
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 ! N8 e7 Z& w8 m! U9 c3 Hre,single, / f& Y4 G1 D( w0 Q* c3 J8 T0 u' R/ l$ r8 b7 E& B5 n1 I2 z4 Y
function handle,java classes,user classes,int64,uint649 }: Q) s# Y/ `" ?: W
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。' v, W# X4 u8 j* u8 N% M1 S9 l6 }% i9 [
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 # K3 J: g" U/ g/ j1 \6 [来表示; . q. V; b S5 n1 L" y( A) \: O2 Xb、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 z0 { y+ o/ m) n
据类型,只使用* O d: P% p# r9 A% I
三维以下的数组;c、循环内只调用了内建函数(build-in function)。7 n+ p0 p. ?1 x1 `% U& P t) N; K( M
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 ! g7 y! t6 I- q; q( l; M( U加速运行。2 T" w" u, [& _' L- P& o
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: 2 m5 q; y" m) k3 d$ {0 L& i) Sx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;/ ]* O& L- J$ T4 c% z- B! @
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# |6 N1 I9 w0 [" @* v3 x9 X
度。 . M- r9 l/ I8 x' F$ e7、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6 I& A6 ]- @# @5 u* B+ o* V* f( k9 v
运行速度。 * `# K# ^6 D( v* V _ 6 a6 R! U/ y/ {% {%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%4 h+ @+ q; t. N p0 k
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%! j$ P" a# `% G# [& h3 R
二、 遵守三条规则. Y! T* F2 U4 I0 m
4 [, c; L( u0 _7 r7 W1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic ( ~* l$ A$ z. G$ ?/ }2 q# T: P3 Lh means it is designed - U- z* b+ W+ W3 S# v& J7 n0 k 5 t) p/ K8 S' n1 S) l: v, S* u+ c# mfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c ; n: d+ h" {* Z* {1 Y$ `ode by using % Z4 H+ ]% }# e. @: @0 M$ Fvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati 8 j/ ?! a: B# R7 H# B: Eon means converting& l5 R3 ]" k% N
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 & `; ]5 O: y/ m0 L0 J这样的状况有两种方法:6 b) S! w- k8 j a$ e
9 R, z/ G; N( y% @% r5 ^' ma、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序:! ^; b4 J U2 x" A. O, z4 {
4 r6 y, W1 B/ u; T
i=0; ' Z' \" V6 K& ufor t = 0:.01:10 # G! S% ^) `% a1 a4 U7 li = i+1; 1 h& x8 x7 O5 @6 vy(i) = sin(t); $ ^7 o) h; d1 H' i7 pend 9 h7 \0 ]5 H7 `# U7 N# `4 m替换为:' \. j, Y" A0 J3 ^0 G* V$ x+ R
t = 0:.01:10; 0 t& v* Q$ R( f! Z: Dy = sin(t); ~/ t/ F0 x3 i% L, J/ D速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有:All、diff、i $ H+ r" T3 r' p( g$ s2 ^7 H6 Zpermute、permute、- }4 q6 k+ r# |5 K
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums 2 ^: ?4 }8 m- P* E2 num、ind2sub、 1 y/ ~/ r" k- S9 r2 Andgrid、repmat、sort、sum 等。 7 b$ s, M. b" H3 |5 S, y ?) t: L, I
请注意matlan文档中还有这样一句补充:“Before taking the time to* h. E# H. n/ N( s+ X/ o! \
; C2 Q5 q0 m+ k
vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.' ?! n; L& H- ]* {( F# b3 d7 S
You may be able to( h- L3 k/ t: j8 I ?& E( x
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera4 B& j# E( A5 S H3 l# Y2 p1 U
tor instead of' \* M% ^: e ^. y+ N
vectorizing.”。何去何从,自己把握。 . ~0 P$ w% n7 v! B7 L ( g9 r0 p" _! s# x9 k& ~% ib、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 4 E8 [2 U/ |+ D( E3 e Z行循环次数少的, 5 P, q% [8 L9 }5 {内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 ' t; X0 f& O7 _' W! b) }8 X ' J6 |4 d' @! d/ p( n2、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# l# ]; B j' {- g @, e0 Q2 R2 U
es、cell、struct、* M- O9 W3 t4 h
repmat等。% {4 X$ Z( j/ y f+ V# M) Q
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:% k7 ]9 }0 T' ?) b; k