【转载】加速matlab运行的三个境界

厚积薄发

加速matlab运行的三重境界

加速matlab运行的三重境界
; ~  r! s1 ]& S8 s% ~: J2 i; m4 r%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
" {3 {# {8 H" t- w3 Q$ @2 A%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
1 X  q- w" d& c6 @! i! `/ f( `一、 遵守Performance Acceleration的规则
二、 遵守三条规则
+ i% J" }: c  G! @+ O三、 绝招
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
; h& A" t2 S7 c, N0 K' {% G$ E%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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
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
% N( c% Z/ E- T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,
* F9 l/ J- x% }- Z7 wfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
9 d9 ~5 t. h% Z) y( x% z+ ^0 H3、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
- ], ]2 ^8 S/ }( I. w, `' F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
0 L. B9 C& R3 U: i0 `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。
/ i' {7 \) P& }( j  c5、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;
' ^+ N4 T! I* R, p  G0 e  R6、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
2 |, N! A$ @# _: e+ X- ^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
% _2 ^+ T) h3 f2 k/ I) ?运行速度。
: E7 b, W" s  V1 G; x%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
: T) T- _2 Q& P; b, D/ ^0 M4 k. Z' k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
! P+ H9 i' G1 i" ^; T" [% @4 Efor 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
" q1 U4 e+ p# }' a+ rfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
( b3 S# k8 b1 P8 A& J8 S: l" X这样的状况有两种方法：
, g/ t0 {2 K3 g2 O: W. |1 _" @6 ua、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：
! V0 Y$ k- b( S  n9 ~i=0;
for t = 0:.01:10
i = i+1;
y(i) = sin(t);
+ u- A1 J7 E5 d# D  Jend
4 s0 U0 ^1 v2 k$ I6 {替换为：
4 @2 R0 ^! A0 a4 S6 R" X* y" o' {3 Dt = 0:.01:10;
; y- r8 C' [8 ^7 Ly = sin(t);
& k5 t. _1 F& d. Q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。
3 a' z3 w8 |; R7 }2 V请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to
+ v( A2 h3 v6 g; h9 X0 [1 @  r0 vvectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
& E6 Z' h* P0 ?: Q0 }: RYou may be able to
/ n5 G. X& Q3 Q% E$ Pspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
$ h5 q6 H, P0 f  Z' F' qtor instead of
: }. P6 w) b5 S) ~; Tvectorizing.”。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
行循环次数少的，
# s) N: `/ w+ X+ Q1 x1 h; D! `- ^内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
; ^* G2 o4 C9 z; h) V2、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
/ u! v0 c( V- W; ^1 h. Tes、cell、struct、
repmat等。
$ |/ D* ?: A: j% l! ]& M+ cb、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：
$ N8 ^7 q, L+ ?& q. sA = int8(zeros(100));
. s8 v, c- p  `8 W7 m" o) @, H1 M换成：
. S( [5 t1 A( I( ?6 l. D5 }! _5 EA = 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。
3 V# x' O0 s" L& q8 L5 O. Y0 tb、使用Functions而不是Scripts 。
8 k. A5 f6 j' @! }2 ]$ O+ F%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
) A/ s* U! y$ a2 H; T. H# v4 W3 k4 V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。
1、改用更有效的算法
- q, R! Z2 M' u2 G1 `1 m- c! m2、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。

* U8 H$ L8 h) I. \' h6 T
  来源：iLoveMatlab
, `* D- r( y0 ^
/ _6 E" S! n8 N& N* e0 ~
  ?. G) M# e; v$ r/ a/ V, n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！！！！！！！