【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

! b5 m) y' o, l- A- u& a; x加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
# o3 v, k. B6 G* T6 Z1 _$ W, k%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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一、 遵守Performance Acceleration的规则
/ ?% @4 j. \! U3 |二、 遵守三条规则
0 g, }: s0 s8 h% B! G三、 绝招
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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
7 d, ~' ?) r& I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,
$ b# w- D6 {9 N+ W' A$ ^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
( E6 b4 ]2 q/ O" Z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
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。
& `9 v$ C; T. S$ }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：
: K% w" z  H; `9 bx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
1 L4 B6 D8 a3 Z- w2 a+ E6、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
- Q  J& B- I9 |: l1 @& ?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。
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" E6 E/ l- T; R! u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
" m6 }/ Y2 a8 |h means it is designed
, r) G7 U9 i1 e2 ufor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
! J3 @0 _4 X2 U7 ~ode by using
: l" u! L/ }1 F& C! @( uvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
" O3 M7 g, Z+ W, E! ion means converting
7 N0 q: f# ?( `% H: N$ U$ D/ K  t  ifor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
6 U$ r4 ^1 m, T- Q9 z! J* ~这样的状况有两种方法：
+ B3 \: G) m* la、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
! h  m$ ]% k! v& B( T# Ri=0;
7 o: J6 c. B, X* t, g0 J: a: Dfor t = 0:.01:10
, \% K$ J; b( m  u2 Xi = i+1;
" U& ]) |0 t( k! l, sy(i) = sin(t);
end
替换为：
5 y' r3 C& y! y/ _# x! mt = 0:.01:10;
8 P* x- ~3 U7 O' p# t0 Q' f) Ly = 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、
% x  L/ y# j3 |. b- a* Bndgrid、repmat、sort、sum 等。
' D$ X' W  X4 E请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
) p# C6 d, ]# O% x. Tvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
8 ~. N1 w6 h: r( I( ?You may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
: }* q) o8 j" J5 c3 z% ptor instead of
vectorizing.”。何去何从，自己把握。
& _; d; R6 e9 z9 n, i) w" Cb、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
- `% m- }0 ~  A* n$ z7 e; C3 q行循环次数少的，
8 H, ]9 _( @7 E- [4 o内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
/ ?+ o0 I* ~: K, ]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
9 p: |" U# ]! V4 _es、cell、struct、
" Q9 D2 T* p% Irepmat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 b) q  B0 }* t1 u" R' ~A = int8(zeros(100));
" C/ M+ H1 R, g/ Y8 k; M) K: Q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。
; e" M1 S6 N. t4 b3 Wb、使用Functions而不是Scripts 。
0 o, p% @3 T- m, C2 |7 D1 D- c%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
& i# `' k/ n2 r! d! t  \! V%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
7 r! N* S2 ^# A" d% j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。
# H* {/ G4 n2 w2 g4 \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。

' p$ V3 Z& o) Q. n* \
  来源：iLoveMatlab
' y4 }- @" @. {4 T3 b  Z8 i
9 F/ D: R3 {1 I1 d
0 A1 W  G) _  e% E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！！！！！！！