MATLAB编程技巧
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MATLAB编程技巧
这里只介绍加快MATLAB程序编程效率的建议,其他内容请参见作者著作。
因为 MATLAB 语言是一种解释性语言,所以有时 MATLAB 程序的执行速度不是很理想。这里将依照作者十多年的实际编程经验给出加快 MATLAB 程序执行速度的一些建议和体会。
尽量避免使用循环:循环语句及循环体经常被认为是~MATLAB 编程的瓶颈问题。
改进这样的状况有两种方法:
o尽量用向量化的运算来代替循环操作。我们将通过如下的例子来演示如何
将一般的循环结构转换成向量化的语句。
〖例1〗考虑下面无穷级数求和问题:
如果我们只求出其中前有限项,比如100,000 项之和(要精确地求出级数的
和,无需求100000 项,几十项往往就能得出满意的精度。这里主要是为了
演示循环运算向量化的优越性。),则可以采用下面的常规语句进行计算
>> tic, s=0;
for i=1:100000, s=s+(1/2^i+1/3^i); end, s,toc
s =
1.5000
elapsed_time =
1.9700
如果采用向量化的方法,则可以得出下面结果。可以看出,采取向量化的方
法比常规循环运算效率要高得多。
>> tic, i=1:100000; s=sum(1./2.^i+1./3.^i), toc
s =
1.5000
elapsed_time =
0.3800
o在必须使用多重循环的情况下,如果两个循环执行的次数不同,则建议在
循环的外环执行循环次数少的,内环执行循环次数多的。这样也可以显著提
高速度。
〖例2〗考虑生成一个5x10000 的Hilbert 长方矩阵,该矩阵的定义是其第
i 行第j 列元素为h_{i,j}=1/(i+j-1)。我们可以由下面语句比较先进行i=1:5
的循环和后进行该循环的耗时区别,其效果和前面分析的是一致的。
>> tic
for i=1:5
for j=1:10000
H(i,j)=1/(i+j-1);
end
end
toc
elapsed_time =
8.6800
>> tic,
for j=1:10000
for i=1:5
J(i,j)=1/(i+j-1);
end
end
toc
elapsed_time =
25.7000
大型矩阵的预先定维
给大型矩阵动态地定维是个很费时间的事。建议在定义大矩阵时,首先用MATLAB 的内在函数,如zeros() 或ones() 对之先进行定维,然后再进行赋值处理,这样会显著减少所需的时间的。
再考虑例3-20 中的问题,如果输入下面的命令
>> tic
H=zeros(5,10000);
for i=1:5
for j=1:10000
H(i,j)=1/(i+j-1);
end
end
toc
elapsed_time =
1.0400
则采用预先定维的方法,再结合向量化的方法,我们可以给出下面的MATLAB 语句。
>> tic
H=zeros(5,10000);
for i=1:5
H(i,:)=1./[i:i+9999];
end
toc
elapsed_time =
0.060
可见,预先定维后,所需要的时间显著地减少了。可以看出,同样一个问题,由于采用了有效的措施,所需的时间就可以从25.7 秒减少到0.06 秒,亦即效率提高了428 倍。
∙对二重循环这样的特殊问题,我们还可以使用meshgrid() 函数构造两个5x10000 矩阵i 和j,从而直接得出H 矩阵,更进一步地加快速度。
>> tic, [i,j]=meshgrid(1:5,1:10000); H=1./(i+j-1); toc
elapsed_time =
∙优先考虑内在函数
矩阵运算应该尽量采用MATLAB 的内在函数,因为内在函数是由更底层的编程语言 C 构造的,其执行速度显然快于使用循环的矩阵运算。
∙采用有效的算法
在实际应用中,解决同样的数学问题经常有各种各样的算法。例如求解定积分的数值解法在MA TLAB中就提供了两个函数quad() 和quad8(),其中后一个算法在精度、速度上都明显高于前一种方法。所以说,在科学计算领域是存在“多快好省”的途径的。如果一个方法不能满足要求,可以尝试其他的方法。
∙应用Mex 技术
虽然采用了很多措施,但执行速度仍然很慢,比如说耗时的循环是不可避免的,这样就应该考虑用其他语言,如C 或Fortran 语言。按照Mex 技术要求的格式编写相应部分的程序,然后通过编译联接,形成在MA TLAB 可以直接调用的动态连接库(DLL) 文件,这样可以显著地加快运算速度。有关Mex 技术及其应用的详细内容可参见第7 章。
摘自MATLAB大观园作者:薛定宇(东北大学)