Cómo acelerar los cálculos en Matlab

Según mi experiencia y materiales de referencia relacionados, si desea mejorar la velocidad de su funcionamiento, puede probar los siguientes métodos:

(1) Utilice la vectorización tanto como sea posible, las operaciones de matriz reemplazan los bucles, lo que minimiza la necesidad de que los usuarios utilicen bucles for o while. Esto se debe a que la eficiencia de la ejecución de las operaciones de bucle de MATLAB es muy baja y la eficiencia de las operaciones de matriz es alta. Tomemos el ejemplo más clásico, el siguiente bucle:

k=0;

for t=0:pi/20:2*pi;

k = k+1;

y(k)=cos(t);end;

Puedes usar t=0:pi/20:2*pi;y=cos( t ) en su lugar, lo que no solo reduce la cantidad de código sino que también mejora la velocidad de procesamiento

(2) Si debe usar un bucle, intente preconfigurar la matriz dentro del bucle en lugar de dejar que el programa continúe configúrelo dinámicamente en el bucle, al igual que si desea utilizar una matriz en lenguaje C, primero debe definir la longitud de la matriz. Por ejemplo, si desea hacer el siguiente bucle:

k. =0;

para t=1 :1:20;

k=k+1;

y(k)=t^2;fin;

Puedes definir y=linspace( 0,0,20) significa definir y como una matriz unidimensional con 20 0, lo que equivale a preconfigurar la matriz en el bucle por adelantado;

(3) Utilice la configuración automática de MATLAB tanto como sea posible. Viene con instrucciones de función. Estas funciones se componen de algunos algoritmos muy clásicos. Por ejemplo, si desea encontrar el valor máximo, use la función max en lugar de programar. hágalo usted mismo. Esto solo obtendrá el doble de resultado con la mitad del esfuerzo;

(4) Intente usar archivos de funciones M en lugar de archivos de script M, porque el archivo de funciones usa código P para residir en la memoria. ejecutándose, en lugar de pasar por el proceso de cargar el programa en la memoria cada vez que se ejecuta como un archivo de script, por lo que ahorra más tiempo;

(5) Cuando el bucle requiere mucho tiempo. , puede considerar el uso de archivos MEX no interpretados para expresar esto;

(6) Intente descubrir qué causa que el programa se ejecute lentamente. Para los cuellos de botella, puede abrir el generador de perfiles del programa en View:profiler de MATLAB. para conocer los cuellos de botella en el funcionamiento del programa, consulte la ayuda de MATLAB o busque en línea para conocer métodos específicos;

(7) Desde la perspectiva del hardware, observe la CPU o la memoria de la computadora (no el tamaño, sino el tamaño). la velocidad de lectura y escritura), que puede ser el cuello de botella. Puede considerar mejores configuraciones al realizar operaciones grandes.

¡Espero que te ayude!