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
. k) D% x2 ?4 R: V. j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：
- ~# g+ I3 T2 M& K' Llogical,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
. B/ {. z6 u" K4 U- I5 o; n; E2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
$ e# ^( |+ W* S9 x3 |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
7 k2 m/ z) S7 r) ?5 {' }. X, N( _来表示；
- y$ W$ |) t9 J- kb、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
4 Q) [& y# w- o5 p9 w, p* _+ I据类型，只使用
2 k# ^; @& U3 ]. |6 V$ H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。
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：
x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
8 P% e$ ?6 X9 }$ s  H; e: |6 S6、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
+ ]: i. r2 r- ~$ ^8 I度。
4 [1 S0 \1 s; ~) Z% D7 |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 f. ?3 w9 U8 p% }& r. G4 B运行速度。

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8 }- f, T4 @6 d' o, P6 b) E  b' t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
7 D! B0 c& @; i% ~. a2 s8 [& |, e) h3 Nh means it is designed

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
' k+ m2 }& a; s+ V5 G; b/ Rode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
  u  s5 e+ z4 F! H0 ]+ w1 e' Ifor 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
i = i+1;
y(i) = sin(t);
9 |( B; J( @! oend
替换为：
8 E. M: d! j7 u3 K6 L* s2 ?  i2 Kt = 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、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
" H. W, q8 C, [) ~5 r2 Lum、ind2sub、
: R$ U! G8 T( X$ k- pndgrid、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.
. p6 `' F7 R8 a4 \You may be able to
8 |3 ~$ I4 S/ O+ h/ ^/ I: v6 D3 [6 Jspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
" D! w$ i6 h& B) T* jtor instead of
3 e1 _5 q) p4 t% B& _0 N. m5 fvectorizing.”。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
3 G; Z( @5 F/ x& x行循环次数少的，
# X3 \5 X3 O+ g# Q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、
$ Q2 y* z6 U7 ^3 a( h  {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));
7 O% F0 `5 k3 @5 y, T换成：
A = repmat(int8(0), 100, 100);
4 Z) _, r* p- \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。
b、使用Functions而不是Scripts 。

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; x0 A. N9 D1 _, l% e" t' i9 ~%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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。
0 A5 H' m# q  e- E7 l( i1、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。
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

4 K& J" ]# Z# Y% V7 P: R6 Z

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