【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

# A- L) `6 _# H7 {: @7 y
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
  I8 _0 X: H# X: `2 S二、 遵守三条规则
# ^5 F- W( Z3 p8 l三、 绝招
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9 E2 p; z: ~1 t8 p5 U%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

一、 遵守Performance Acceleration的规则
7 J. h2 D4 g& ?$ A+ f关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
% P( X; g4 u3 c其规则总结如下7条：
1 C! u6 u' U: w( {. u1 g1、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
* K$ i0 ?) y: t: ~  j& H9 ere,single,
# S* @; U: {: b" q$ Q6 \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；
# c4 m/ E4 C- o& A* pb、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
9 e( G& B8 Z7 V1 j. J& v3 n/ ?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
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：
# z8 {. ^4 D" X/ Lx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
+ A- Y7 C6 E! H6 Q  p6、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
5 K7 Y. e& ]5 i9 Z4 h. v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
$ d/ q: J4 ^, F运行速度。
% K6 o6 R* x% k%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
9 d7 }$ g- @: p9 Z) d+ u1 n%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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
, k$ [3 c" A5 F9 k+ @* ~h means it is designed
6 ^2 s. \3 ^. ]5 f/ P3 gfor 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
6 }" O, h/ o" E! A' Lfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
2 }) g  f3 Q3 e& v2 U5 b" j这样的状况有两种方法：
# [, K# {( z; v  X- s* J8 l( ]a、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;
1 ]+ Q5 C. j$ Q2 E5 e  ^  ]( Q* Vfor t = 0:.01:10
" M6 m4 x3 D2 w) c. xi = i+1;
y(i) = sin(t);
9 C" z5 a6 _  }) b2 fend
替换为：
- f- O4 I8 ]# M. _* nt = 0:.01:10;
: P, \1 a. U" n: n  u/ X0 ky = sin(t);
% o* a8 {/ i- f. ?/ ^& s速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
0 j# y8 n2 |9 O4 I0 Y% ^permute、permute、
: B, w0 C- |) vreshape、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
! W% X; \4 d; l/ ~8 P8 ^vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
$ Q6 W; y- s) k6 `7 gYou may be able to
( k: w2 N7 U, d* m# x6 J$ cspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
' L; m% f, `% H5 n4 C3 |) e/ Rtor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
9 J' W& M6 ?1 R! Wb、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，
* v7 \) @9 N6 o! l内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
: U( f1 N" A7 ?) D: 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
& i' L2 \6 H0 k! ~* \es、cell、struct、
# z8 m4 {9 o9 k6 K* v  {repmat等。
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：
1 c% b- b9 F. S$ h3 W$ [$ CA = repmat(int8(0), 100, 100);
! v' s6 X3 k* z8 l- ic、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 。
/ ~& q' {7 H( I% M! E%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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+ @5 n% m  n+ p  w三、 绝招
0 H; C1 ?8 p4 k* z  l% L" _6 l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。
6 d# y6 u" A6 N% _6 _* C1、改用更有效的算法
) ^0 _1 D% B2 y! f- ?5 v2、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。

1 O7 s% o3 S' U. @, k  来源：iLoveMatlab

  a* ~/ M) f* ~! D
5 n  L6 S4 i2 J6 j6 U+ u$ [  t; A3 {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！！！！！！！