【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

% j! Q/ B1 T. q加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
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! u1 H8 O% q+ i) x' K%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
6 o: m/ Y% M0 _7 ?9 m三、 绝招
, a# V4 `% ^, l! ?& V%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
2 w) M$ W) a$ u6 ]0 |1 {; p) t%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

一、 遵守Performance Acceleration的规则
3 x) Z; K3 ?( k& b6 x5 U: r/ N关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
- y$ T# l/ v% D5 [( v" U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：
/ M: G: J4 @, N& v& Q- P1 ?logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double
3 Q3 ?. H1 z2 _" Z1 s9 L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
) `1 p/ n; P5 \$ {2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
. N) L6 [3 K4 o- x% w& w0 J5 h$ o$ m3、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；
9 r& u4 `& U, p, L/ B' \. ob、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
9 w  y" e2 r6 n$ Y& j  t# f' M' 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
, W7 J2 }+ g0 I加速运行。
) x3 c2 C5 i# m% Q1 K6 b5、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;
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
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。
" v, S6 m' F, i$ Q+ K. ^7 ^%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
: M0 ~9 }6 S! Y& c2 G! \%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
1 a( D, W8 y0 S7 ~  S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
) z' V. d6 O* O- sh means it is designed
4 b: `" c% E' [) Y! D6 m% ^( f# x* @5 Ffor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
4 V, E9 l9 Q  l. l7 Q$ A0 vvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
  W& v% L) f9 ^% W# kon means converting
& V% m$ c  [: `# p& ofor 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：
i=0;
for t = 0:.01:10
1 v3 k9 N! C+ [+ B/ Ii = i+1;
y(i) = sin(t);
' g& |# z  W9 p/ ]; `0 w; k- j4 d" jend
* N8 B! w6 p/ ~替换为：
5 h$ \. P6 I  s) E1 m. `t = 0:.01:10;
5 L2 x6 A" U4 M) T4 H+ |3 K- fy = sin(t);
" i7 X+ @: B* T6 u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、
* O2 ]  W. g) m/ E/ G3 Rreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
, a; L+ K2 l1 Vndgrid、repmat、sort、sum 等。
! V* m: t# _) U; Y. d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.
" d$ X2 o! q8 _! m0 p0 q: EYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
tor instead of
; o- s/ b" N' c0 Ovectorizing.”。何去何从，自己把握。
* p) K3 h# C- z# o6 Ub、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，
# e5 t  `* z# N! r# j2 `, Y: [8 H内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
! _. k; c8 l; |/ x4 `2、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、
' p+ z% r/ K4 ~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：
5 O( F" r( o- A! AA = int8(zeros(100));
! n) x, s3 A, I9 O$ G换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
) E3 t; I0 z9 H5 ?8 F$ ]8 m# yc、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。
3 a* _$ S. ^" p) cb、使用Functions而不是Scripts 。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
三、 绝招
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。
" r" r1 I  ^  K! |5 d1、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。

/ v- o$ k9 w2 t8 N$ r) [" p
( u: z& V" M0 G1 }4 V  来源：iLoveMatlab


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！！！！！！！