matlab提高运行速度

（1）为矩阵变量预制内存而不是动态分配

慢：

for k = 2:1000 

    x(k) = x(k-1) + 5; 

end 

快：

x = zeros(1, 1000); 

for k = 2:1000 

    x(k) = x(k-1) + 5; 

end 

在程序一开始就为所有大的矩阵变量预制存储单元。

 

（2）将循环语句改为向量形式

慢：

For ii=1:100

Square(ii)=ii^2;

End

快：

ii=1:100;

Square(ii)=ii^2;

！！！运行速度从慢到快依次为：for loop → for loop+preallocate with zeros function → vectorize

（3）逻辑数组可以用来将某个数组的子数组进行矢量化运算，避免循环，加快运行速度：

a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];

b=a>5

a(b)=sqrt(a(b)) %将a中大于5的数字求平方根

a(~b)=a(~b).^2  %将a中小于等于5的数字求平方

输出结果：

b =

 

     0     0     0

     0     0     1

     1     1     1

a =

 

    1.0000    2.0000    3.0000

    4.0000    5.0000    2.4495

    2.6458    2.8284    3.0000

a =

 

    1.0000    4.0000    9.0000

   16.0000   25.0000    2.4495

    2.6458    2.8284    3.0000

（4）matlab profiler（运行和计时）

    根据每行代码所耗费的时间分别改进。

2.生成随机数时，生成均匀分布的函数rand（x,y）的速度比生成其它分布的随机数的函数速度快的多，大概10倍左右；当要生成除正态和均匀分布以外的随机数时，自定义函数要比通用函数快的多，比如生成指数分布随机数，exprnd(1,1,20)速度是random(‘exp’,1,1,20)的40多倍。