关于Matlab匿名函数（句柄函数）迭代计算速度超级慢这件事！！

关于Matlab符号方程和匿名函数（句柄）迭代计算速度超级慢这件事！！

摘要

在使用Matlab进行计算时，我们常常会想到使用符号变量（符号方程）、匿名函数（也称句柄函数）等方式来简化代码和提高编写效率。然而，在进行大量迭代计算时，许多开发者会发现符号方程、匿名函数的执行速度意外地慢。本文旨在分享我在使用Matlab匿名函数时遇到的性能瓶颈，对比 向量化计算、匿名函数、预定义函数、以及符号计算的优劣，并探讨其背后的原因，提出有效的优化措施。通过典型案例，分析如何巧妙地规避性能陷阱。
这个帖子是自己写程序过程中遇见的一个问题：Matlab符号方程、匿名函数（句柄）迭代计算速度超级慢。一般来讲计算函数方程等表达式有很多方式，常见的有四种方式：（1）直接写成计算表达式，向量化数值计算；（2）使用写成匿名函数（句柄函数）计算；（3）预定义函数调用计算；（4）符号表达式计算；若将几个方程写成符号方程或匿名函数的形式，放在一个迭代循环中计算，会发现迭代计算速度相比较直接写成向量化计算的降低几十倍不止，严重影响计算效率，使用了一两个案例对比分析了其中存在的问题以及优解措施。提醒大家注意。

1. 匿名函数计算缓慢的原因

动态调用开销： Matlab中的匿名函数实质上是动态创建的函数句柄，每次调用时都需要通过解释器动态解析执行。这种动态性虽然提高了编程的灵活性，却也增加了额外的调用开销，尤其是在循环迭代中，这种开销会显著影响总体计算速度。
代数操作的复杂性： 符号计算常常涉及复杂的代数