【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
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+ Q6 l) U4 @6 \8 \/ E%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
$ n( k5 @% w- k1 D6 J# r一、 遵守Performance Acceleration的规则
( R! x* i( t6 o二、 遵守三条规则
三、 绝招
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
' |& F% g, q) g) l* [( S5 v0 g, m%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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
$ }' V) l2 h; ~" k: v! Y1 Z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
* R; O: [/ \% ]% q. W1 Z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,
' J# e' Q0 w0 H- ?" a' ofunction handle,java classes,user classes,int64,uint64
, q* \: A* a6 C' `% S% Q& V( Q2、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
3 \# g" c9 d/ W) p据类型，只使用
8 n* C5 h! L4 Y. K4 e( @) ~' `三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
* Z! Q7 R) }( |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
. _' a7 x9 @( j# o8 |% ^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：
4 x- H7 @1 [" d' o0 z5 ]5 qx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
! m3 i0 r  A8 W8 G6 P# D  w) J5 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
度。
) M4 @4 N% C' P- s" r7、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。
8 {/ B4 s: ?' V3 q5 q1 x%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
" a5 H( A( k$ x, b/ m+ t1 {5 H%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. M9 |% h. f9 v  u/ H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
- q( k  z5 N' Lh means it is designed
" b- Z9 G% c* R2 q+ |; mfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
ode by using
+ w/ H5 N4 R: k7 j9 rvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
+ T/ O! ]- k) j' L$ v$ cfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
9 b) S" L/ T& c' U* h这样的状况有两种方法：
7 M. j% a* c2 F3 D2 Ta、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
  z; J; m0 e8 R. c3 Bi = i+1;
1 D! C  j5 ?$ I9 Zy(i) = sin(t);
end
; M0 d$ k% ^/ z. i% Y( `替换为：
. ^8 P/ o. g. H4 y6 Ft = 0:.01:10;
' F; [5 @" A5 R: Y# i% b! \% G% \y = sin(t);
: ]: O0 y9 q9 N, j7 B+ c8 j5 k. H速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
4 d7 L3 J; \% ?2 |3 \) |permute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
. {+ Y2 B/ R  x, sum、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。
9 A9 y1 L0 L$ W# ^7 W# T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.
0 ~( z# y4 \: l/ H  r# aYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
$ x; l: k; P2 {8 _tor instead of
# C5 d8 l& r/ Jvectorizing.”。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，
内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。
+ m4 J% S$ e/ n5 E' G6 {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、
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));
( b' Q- ^; c. _  [4 h2 v* i换成：
# `% Y2 B- u% C1 a8 oA = 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。
! ^* M  ?7 a( wb、使用Functions而不是Scripts 。
3 B7 T: G! t" z% U, j%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
$ Y; Y2 d0 Q: G( a6 x+ S: v/ ~# Y三、 绝招
7 y$ ~  R6 ~: w5 W1 T: R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。
8 _" _7 h8 X  o: T$ Z  c& c1、改用更有效的算法
/ X3 V1 M4 ]* 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。

8 n5 H7 D1 r: U
# f& {5 y$ |' U) g" D2 o! y  来源：iLoveMatlab
) V5 c0 n. O( ?* y

3 b& v* \; l' w: U6 ~0 I1 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！！！！！！！