【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

# \! R' w; Y+ F/ g& A加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
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5 N, A2 V" n( H" g9 V1 d) U& \%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
9 Q' g$ W* `7 Q/ [" D: m7 k1 J三、 绝招
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
$ M# x9 g. s1 W3 q关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
2 b) m9 D0 O% k% m/ q& M其规则总结如下7条：
3 a4 x( L7 u( [0 |3 d, n1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
, p+ Z+ B3 }. _% u( Xlogical,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
& i: g9 j4 X  D# wre,single,
7 E0 j9 s* [9 X. ^* T7 Ufunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
1 t  _4 E. L: H4 e9 v& _2 `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
& N: X: K& G) }" [7 f) ?4 G! X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
& x) G0 W$ c5 G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）。
9 d2 ]  d+ W+ e: a4、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;
+ ]! s/ G) A  v* k; E1 K6、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
( \  g, f0 O, m1 b  F/ [度。
" C# Q' [; @  [7 g& }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
8 X2 o0 D+ X2 Q9 L, [4 s运行速度。
& t" B$ i' f+ b" }% Z% F* c%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
* x( M& }: s; Y  p$ h%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
, P* M9 N: d: v二、 遵守三条规则
2 [. v% Q. M1 z" ?0 A7 K# G1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
- Z  f: s$ j1 G$ ~h means it is designed
for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
. u( z% l7 j7 E9 u6 `2 _, aode by using
# ^7 P9 p& u4 F) u' W% ]: hvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
1 G( l2 x% A  ofor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
这样的状况有两种方法：
# C( P$ m& g- C5 c( r6 u9 x, Da、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
" |$ z* ^! @! n* R& Ri=0;
5 \6 Z" a) _; C7 u+ z8 e/ yfor t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
end
7 [3 E4 R! O0 ^; ~( g1 a6 @替换为：
6 Y) _; V5 l/ Nt = 0:.01:10;
6 y0 c+ `) L* Q) w7 Gy = 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
um、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
9 Z9 E$ C" Z8 v% ]9 Uvectorize 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
# U0 c8 j% A) T; M7 gtor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
3 i3 `2 Y- V. q  A! J0 l& }- vb、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，
# n( c& r6 y. d# Y1 N内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
% e# Q* h/ u9 j: f: z2、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
1 k! \8 G* W9 k4 w) pes、cell、struct、
: x9 @0 A" P+ R5 Y4 Grepmat等。
- J; @1 K4 Q! {5 |1 Z8 {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：
  |2 p2 X6 ~  P' T; I/ M/ RA = int8(zeros(100));
4 {2 o1 g% |+ S- g& y) D0 U换成：
" y, h$ }) Y$ X* `: ?" H& A! tA = 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。
+ T7 \8 U/ y1 \+ k+ h% `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。
( ]- p$ x$ P4 N; R4 O! k* r# _% |b、使用Functions而不是Scripts 。
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0 i* i. s% t/ Y三、 绝招
3 E2 B6 F& s6 R: n* r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。
: ~# V& E9 F+ A* `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。

" ~% a" H5 l1 d' r
  来源：iLoveMatlab

. N0 A. `( O7 r  a7 M
8 l2 N6 f  W4 v& r2 ~: E7 ]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！！！！！！！