Matlab中提高程序速度的几个基本原则

Matlab中提高程序速度的几个基本原则



Matlab对数学问题比较有效，而且语法简单，可以把更多精力用在设计算法上去。

尽管Matlab在变量的引用上规定很松，但是在进行时间比较长的计算的时候有几个问题还是要避免的。

1. 大型数组不要动态改变长度。

Matlab中的数组和矩阵都可以动态改变长度，但是在大型计算时应避免。因为改变长度就意味着重新分配内存空间，会占用CPU时间。

2. 大型矩阵如果是稀疏的就采用稀疏存储方式。

实际问题中所用到的大型矩阵多数是稀疏的，在存储和求解时应采用稀疏存储方式。这不仅仅是占用内存空间的问题，在求解这一类方程组的时候，稀疏矩阵有很多更快、精度更高的方法。

3. 对大型矩阵操作时只用部分元素可能更快。

最典型的例子是Givens变换。因为Givens变换实际上只涉及两行元素，对这两行元素变换显然比两个大矩阵的乘法快得多。