问Matlab:什么更快？预先定义有用的对象吗？
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Stack Overflow用户

提问于 2015-12-09 16:12:21

回答 2查看 73关注 0票数 4

我必须在matlab中用非常大的矩阵进行计算。我已经确保在可能的情况下使用矩阵运算等，现在正在尝试微调。因此，设A，B，C和D为矩阵：

C=A*B;
D=cos(C);

以下内容可能会更快(如果我错了，请纠正我)，这似乎微不足道：

D=cos(A*B)

我的问题是，如果有更多的对预定义对象的调用，那么这样做会更快：

D=f1(A*B) + f2(A*B) + …;

而不是预先定义C=A*B (这将节省大量的计算费用)。我有很多这样的表达式，所以一些一般性的洞察力是有用的(至少知道它取决于什么类型的参数，即矩阵大小)。

matrix

runtime

matlab

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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-12-10 02:51:54

从经验来看，我知道变化：

y = f1(A*B) + f2(A*B)...

至

C = A*B;
y = f1(C) + f2(C)...

当您有优化代码的场景时--中间变量"C“上的操作按上面所示多次完成时，速度会更快。

当操作只完成一次时，它不太可能产生性能改进或退化，就像我认为在变量被传递到函数之前由Matlab内联完成的操作。

为了帮助演示这一点，您可以看到下面的基准函数，它测试变量A& B上的单个和多个操作(3)。

底部的图显示了结果，与上面的点是一致的。

function benchmark

  % test array
  testArray = 100:100:5000;  % 5000 will take quite a while - to test start with smaller (e.g. 500)
  % preallocate
  sep=zeros(numel(testArray),1);
  inline=sep;
  sepcombined = sep;
  inlinecombined = sep;
  fcnSep1    = @() sepfcn;
  fcnInline1 = @() inlinefcn;
  fcnSep2    = @() sepfcn2;
  fcnInline2 = @() inlinefcn2;
  % set up array counter
  count = 1;
  % run throuh all tests
  for i=testArray
    % create A&B
    A = zeros(i,i)+2;
    B = A+1;
    % run single actions
    sep(count)    = timeit (fcnSep1);
    inline(count) = timeit (fcnInline1);
    % combined actions
    sepcombined(count)    = timeit (fcnSep2);
    inlinecombined(count) = timeit (fcnInline2);
    % increment the counter
    count = count + 1;
    % monitor progress
    disp ( i );
  end
  % use nested functions for the actions
  function sepfcn
    C = A*B;
    sum(C);
  end
  function inlinefcn
    sum(A*B);
  end
  function sepfcn2
    C = A*B;
    sum(C)+max(C)+min(C);
  end
  function inlinefcn2
    sum(A*B)+max(A*B)+min(A*B);
  end
  %% plot the results
  figure;
  subplot ( 2, 1, 1 );
  plot ( testArray, sep, 'r-', testArray, inline,'b-' );
  legend ( 'sep', 'inline' )
  title ( 'single action' );
  ylabel ( 'time (s)' )
  xlabel ( 'matrix size' )
  subplot ( 2, 1, 2 );
  plot ( testArray, sepcombined, 'r-', testArray, inlinecombined,'b-' );
  legend ( 'sep', 'inline' )
  title ( 'multiple actions' );
  xlabel ( 'matrix size' )
  ylabel ( 'time (s)' )
end