【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

, ~$ t$ Q2 ]( F+ z# e- \$ P& D
加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
' C: e# y  H3 z1 ]! p. ]+ }%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
6 e# l0 f) ^, t+ z6 u# b二、 遵守三条规则
1 Y1 n6 D& a4 [: J, w5 |' g1 H三、 绝招
& p+ e: v, \) B- Z5 C. a%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
& H, C5 j/ _  n4 X/ I%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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：
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
2 R6 M8 o* r  L3 q; k7 \: P( I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
0 a% c) r$ G% T; `+ G9 S& p2 xre,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。
+ y4 ^; ?6 i2 P. x+ f3、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
. R+ m2 e2 h. g" f' B+ q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
4 g, q0 o+ w7 {# q& Z' v$ M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、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;
( e4 H1 i- i- f6、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
* D" }. y3 w4 ]/ F* x! N: E度。
, c) k( q& o% e, ~& B" d1 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
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
, p, A& [# t6 q3 a8 h* O/ ^$ }, yh means it is designed
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
1 q( ~, Z" i6 Zfor 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：
7 p8 I3 Q! @: k5 ]) w, L- [9 R- ?i=0;
/ N) \6 n  ]& U" {- O2 efor t = 0:.01:10
5 h6 l3 O/ _5 j# }- U0 ci = i+1;
y(i) = sin(t);
% x1 Z6 l- I2 v1 v7 a- U3 l% wend
替换为：
t = 0:.01:10;
9 a, i; F& E$ j, {' z7 ?; O1 Z9 dy = 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
% [" B) Y' f  s/ Fpermute、permute、
$ f8 v3 c9 I" W! P. K$ Y% preshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
: R, z% x6 L: H8 V3 a, Bum、ind2sub、
/ u% Y' i/ d4 n' z# ?8 `. q8 g" Cndgrid、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.
8 s& j$ k& h8 ]( sYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
$ j* w0 U  b6 V+ t/ {( U, t& }; Utor instead of
6 E# `# Q. Y: A+ d5 b: yvectorizing.”。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
3 `. r: n$ A& R7 O, g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- N" P7 v& F  m' S2、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。
' W" f& q0 }: |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：
A = int8(zeros(100));
换成：
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。
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 。
0 i. V$ I6 K8 a( d8 p: D: Q# m, U%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# w7 |' ^% V) i" b7 Q%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
8 K2 o% ~# t6 K8 S7 _8 @三、 绝招
. c* Z9 V7 R( o0 c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。
& c; p' ]% a8 [( s1、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。

- _" X: w# p0 Q  来源：iLoveMatlab
4 v  l$ V+ q2 x
4 B# R2 V9 q! Z% d& |: R& K
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！！！！！！！