優(yōu)化MATLAB程序的技巧.doc

優(yōu)化MATLAB程序的技巧 已有 76 次閱讀2012-10-19 22:57|個(gè)人分類:MATLAB|系統(tǒng)分類:科研筆記|關(guān)鍵詞:的 學(xué)習(xí) 技巧其實(shí)是轉(zhuǎn)載的，轉(zhuǎn)載地址是：/s/blog_62983bd50100fyvn.html但是直接轉(zhuǎn)載沒法進(jìn)行學(xué)習(xí)筆記的標(biāo)注，因此現(xiàn)在拷貝到這里進(jìn)行學(xué)習(xí)。原文內(nèi)容如下：這是薛定宇老師的建議，原文在大觀園的首頁(yè)：因?yàn)?MATLAB 語(yǔ)言是一種解釋性語(yǔ)言，所以有時(shí) MATLAB 程序的執(zhí)行速度不是很理想。這里將依照作者十多年的實(shí)際編程經(jīng)驗(yàn)給出加快 MATLAB程序執(zhí)行速度的一些建議和體會(huì)。要點(diǎn)1：盡量避免使用循環(huán)：循環(huán)語(yǔ)句及循環(huán)體經(jīng)常被認(rèn)為是MATLAB 編程的瓶頸問題。改進(jìn)這樣的狀況有兩種方法：(1) 盡量用向量化的運(yùn)算來(lái)代替循環(huán)操作。我們將通過如下的例子來(lái)演示如何將一般的循環(huán)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成向量化的語(yǔ)句。例3.19考慮下面無(wú)窮級(jí)數(shù)求和問題：如果我們只求出其中前有限項(xiàng)，比如 100,000 項(xiàng)之和 (要精確地求出級(jí)數(shù)的和，無(wú)需求 100000 項(xiàng)，幾十項(xiàng)往往就能得出滿意的精度。這里主要是為了演示循環(huán)運(yùn)算向量化的優(yōu)越性。),則可以采用下面的常規(guī)語(yǔ)句進(jìn)行計(jì)算 tic;s=0;for i=1:100000s=s+(1/2i+1/3i); end tocs =1.5000elapsed_time =1.9700如果采用向量化的方法，則可以得出下面結(jié)果。可以看出，采取向量化的方法比常規(guī)循環(huán)運(yùn)算效率要高得多。 tic;i=1:100000; s=sum(1./2.i+1./3.i);toc;s =1.5000elapsed_time =0.3800(2)在必須使用多重循環(huán)的情況下，如果兩個(gè)循環(huán)執(zhí)行的次數(shù)不同，則建議在循環(huán)的外循環(huán)執(zhí)行循環(huán)次數(shù)少的，內(nèi)環(huán)執(zhí)行循環(huán)次數(shù)多的。這樣也可以顯著提高速度。例3.20考慮生成一個(gè) 5x10000 的 Hilbert 長(zhǎng)方矩陣，該矩陣的定義是其第 i 行第 j 列元素為 h(i,j)=1/(i+j-1)。我們可以由下面語(yǔ)句比較先進(jìn)行 i=1:5 的循環(huán)和后進(jìn)行該循環(huán)的耗時(shí)區(qū)別，其效果和前面分析的是一致的。 ticfor i=1:5 %外側(cè)為循環(huán)次數(shù)少的循環(huán)for j=1:10000H(i,j)=1/(i+j-1);endendTocelapsed_time =8.6800ticfor j=1:10000 %外側(cè)為循環(huán)次數(shù)多的循環(huán)for i=1:5J(i,j)=1/(i+j-1);endendtocelapsed_time =25.7000要點(diǎn)2：大型矩陣的預(yù)先定維給大型矩陣動(dòng)態(tài)地定維是個(gè)很費(fèi)時(shí)間的事。建議在定義大矩陣時(shí)，首先用 MATLAB 的內(nèi)在函數(shù)，如zeros() 或 ones() 對(duì)之先進(jìn)行定維，然后再進(jìn)行賦值處理，這樣會(huì)顯著減少所需的時(shí)間的。再考慮例3-20中的問題，如果輸入下面的命令 ticH=zeros(5,10000);for i=1:5for j=1:10000H(i,j)=1/(i+j-1);endendTocelapsed_time =1.0400則采用預(yù)先定維的方法，再結(jié)合向量化的方法，我們可以給出下面的 MATLAB 語(yǔ)句。 ticH=zeros(5,10000); %余弦定維的方法for i=1:5 %向量化的方法H(i,=1./i:i+9999;endTocelapsed_time =0.060可見，預(yù)先定維后，所需要的時(shí)間顯著地減少了?？梢钥闯觯瑯右粋€(gè)問題，由于采用了有效的措施，所需的時(shí)間就可以從 25.7 秒減少到 0.06 秒，亦即效率提高了 428 倍。對(duì)二重循環(huán)這樣的特殊問題，我們還可以使用 meshgrid() 函數(shù)構(gòu)造兩個(gè) 5x10000 矩陣 i 和 j,從而直接得出 H 矩陣，更進(jìn)一步地加快速度。 tici,j=meshgrid(1:5,1:10000); H=1./(i+j-1); Tocelapsed_time =0要點(diǎn)3：優(yōu)先考慮內(nèi)在函數(shù)矩陣運(yùn)算應(yīng)該盡量采用 MATLAB的內(nèi)在函數(shù)，因?yàn)閮?nèi)在函數(shù)是由更底層的編程語(yǔ)言C構(gòu)造的，其執(zhí)行速度顯然快于使用循環(huán)的矩陣運(yùn)算。要點(diǎn)4：采用有效的算法在實(shí)際應(yīng)用中，解決同樣的數(shù)學(xué)問題經(jīng)常有各種各樣的算法。例如求解定積分的數(shù)值解法在 MATLAB:中就提供了兩個(gè)函數(shù)quad()和quad8(),其中后一個(gè)算法在精度、速度上都明顯高于前一種方法。所以說(shuō)，在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域是存在“多快好省”的途徑的。如果一個(gè)方法不能滿足要求，可以嘗試其他的方法。要點(diǎn)5應(yīng)用 Mex 技術(shù)雖然采用了很多措施，但執(zhí)行速度仍然很慢，比如說(shuō)耗時(shí)的循環(huán)是不可避免的，這樣就應(yīng)該考慮用其他語(yǔ)言，如 C 或 Fortran 語(yǔ)言。按照 Mex 技術(shù)要求的格式編寫相應(yīng)部分的程序，然后通過編譯聯(lián)接，形成在 MATLAB 可以直接調(diào)用的動(dòng)態(tài)連接庫(kù) (DLL) 文件，這樣可以顯著地加快運(yùn)算速度。要點(diǎn)6函數(shù)比腳本運(yùn)行更快這是因?yàn)? M