【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

$ R( |+ c4 l/ e# m
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
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
6 x. k8 C3 r* v' ^1 j" I  }: Y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
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
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；
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
+ g& i* ], \$ E/ C8 D+ R: S% S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
" _8 A& y. v$ V3 P$ J. V加速运行。
  F0 W6 e3 O2 }( o8 @6 `1 ^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;
1 P" q" o6 A" ^( U6、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
& M4 B7 H% c7 f度。
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
运行速度。
% f3 Q4 a' O( e4 J3 Y1 `" \%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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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
% H4 H3 a3 p  `  ]for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
- q) k7 F: A1 l: w# |ode by using
1 Q2 Z& d( @/ I4 o  c# [vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
0 f8 c3 \! ~# j: don means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
  c) S: B  `6 f- [2 p' y! Z3 a这样的状况有两种方法：
3 D' |1 i2 |; V6 i- ?; [a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
  {$ s2 B- M- {2 }* C4 Ti=0;
+ Y: m+ D6 i: W2 P2 sfor t = 0:.01:10
i = i+1;
& _* D9 Q# Q" G$ |! i  Zy(i) = sin(t);
" t- @! J0 q* u4 f: zend
- V  X/ {! J. x+ S* v替换为：
- s0 Q; `' c. q' a0 Z5 _5 |& ^t = 0:.01:10;
y = sin(t);
) F  \0 z; ]/ a. E% 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
* [, O- M) D- \6 Dpermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。
* u4 p% \: ]5 i6 @2 q请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
  G7 E1 U7 q$ ?) E' g- T- o5 bvectorize 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
tor instead of
9 [3 |8 d# a! |$ O( hvectorizing.”。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 V( ^3 x4 T; p1 G5 [行循环次数少的，
$ w. ]# e. B2 t* g. k内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
4 j# [: L; q/ a2、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* x: f. Y! r- e* jb、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));
! F+ ?  F( Z. l' N7 }! [换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
! P6 V# g* l6 m3 d# A' Zc、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。
4 h! _  R8 ]+ C% f- R4 c- B) G2 Lb、使用Functions而不是Scripts 。
/ ?- z6 W. y$ W% Z, P# y: c" k%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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三、 绝招
  ^+ ~1 w9 a* @9 u) s/ o' |- P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。
* t" {7 `' J" L# {( S1、改用更有效的算法
) ^/ J4 ?) L8 L8 U3 g+ T2、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。

  来源：iLoveMatlab


$ T9 C+ {% f2 d& I9 j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！！！！！！！