加速matlab运行的三重境界

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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
/ ~1 N8 q& }1 B) ]" t, q# Z3 s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：
' q8 `; D, K7 N# \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,

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
0 R9 E% h" n$ Z来表示；
+ G5 c* j% @+ Z4 T3 t0 `- c6 ab、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 k7 W2 k3 k$ l8 i, e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）。
1 L5 `2 v) {( ]+ Q% E3 L, m- @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
* ~1 g) U* O" u& {% ]加速运行。
! h* [) ^& X* N$ i' K5、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;
9 F* L5 G4 y- _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。
8 u$ ~" M& c% K* R# w) Y; `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
! b1 Q) L! B# a& l运行速度。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
/ w$ K8 \1 l' _/ F& j! o%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
! o4 v$ K$ P5 T/ b2 code by using
1 u* U" C& _8 M) ~vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
! Z/ n/ h2 a/ T6 S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
i = i+1;
y(i) = sin(t);
) A2 @% w8 y1 Jend
% Z4 q0 i8 b2 x. L' D5 T$ v替换为：
2 \3 l! G" O. ]" n' Lt = 0:.01:10;
y = 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、
! P( _$ Q0 ?% kreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
um、ind2sub、
2 ^& I; f8 J% [) T+ j5 R1 u5 vndgrid、repmat、sort、sum 等。

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.
  C: }+ H& m  G3 o7 V0 iYou may be able to
speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
3 b1 d/ q: R% g7 e& s9 @$ ]tor instead of
7 Q) ]; U( r& ~! \) N# S% Qvectorizing.”。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，
% _; |8 H7 }6 k) [内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。

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。
; ~: A. u5 N/ N) m: tb、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：
, }5 F% C2 h! wA = 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。
' @  r4 |( v6 ]b、使用Functions而不是Scripts 。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
3 Z( n  {9 h% U( C# |%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
, o+ X" r! T# O6 A, R0 {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
0 X% L8 ^( |; s) ?$ f2、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。
3、如果循环比较大的话，将循环部分改成dll调用会快50到100倍，大家试试吧

7 U9 {3 o' \4 q2 c" e+ M4 G, }

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