感慨了，matlab数值积分速度太慢.
这一阵在做一个带参数的数值积分，要通过循环不停的进行数值积分运算，发现速度是在是太慢，不能够接受，大家有没有什么好的方法？不行的话，我只能转学fortran了回复 楼主 jojocleo 的帖子
哈哈我觉得速度还可以啦 我现在计算的其实是一个很简单的积分式，算625次大概要8s，计算一个参数要算625*3*4次，再加上其他程序时间总共要100+s了，每次要算10个参数的话就要1000s，如果要优化。。。崩溃了 改fortran吧，我认为循环慢绝对是matlab的一个重大缺点
可笑竟然有的书上说，依赖循环是旧思想，搞什么矢量化。
矢量化是matlab不得已而为之的做法，绝对不是其优点。
最重要的是， 不是所有的循环都能矢量化的。 循环不是matlab的强项 不这么认为，数值计算是MATLAB的强项，里面的算法是高度优化的，比一般人用C/C++写的要快得多。各位不信可以自己写写有关矩阵的各种算法，无论你用什么语言，然后和MATLAB比一比。
而且，矢量化不是MATLAB不得以而为之的做法，而是其一大编程特色，是MATLAB的精髓之一。以前的循环是MATLAB的瓶颈，可是现在新版本的MATLAB，如果循环嵌套的不是很多的话，早已不是其瓶颈。下面链接有一个这方面的介绍。
http://forum.simwe.com/viewthread.php?tid=839042 我不想花时间去论证matlab的循环效率问题，只是想到哪说到哪。反正我除了一些简单的矢量化，复杂一点的我就避开。
不论证，但是提几点有关矢量化疑问。
1、既然矢量化好，新版本为什么还去提高循环的效率？这不是矛盾吗？
2、矢量化那么好，为什么别的语言不用，只成为matlab的“编程特色”？
记得原来说指针是c语言的一大特色，后来其它大部份语言都引入了指针。可见好的东西，大家都会学的。
而且，如果以后matlab的循环效率提高了，矢量化会不会用得越来越少？
3、matlab的算法很多是经过了优化，但是别的语言也有经过优化的算法呀。不能把matlab优化过的算法，和一般人编的没有经过优化的算法来比较吧。而且matlab很多也用别的语言的算法，比如lapack。
其实既使矢量化了，所达到的速度也只是内部代码达到的优化速度，记得现在matlab是用C编的，也就是说，矢量化以后，会达到优化后的C语言的水平。我们大多数时候之所以用matlab而不用C，是因为matlab编程简单。但如果矢量化太过复杂，足以抵消matlab语法简单所带来的好处，那还真不如用其他语言呢。
比如lz的问题，只是简单的积分，用fortran编也不难，而且也有优化过的代码，所以觉得他这个问题用fortran比matlab要好得多。 原帖由 messenger 于 2008-9-16 13:59 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
改fortran吧，
我认为循环慢绝对是matlab的一个重大缺点
可笑竟然有的书上说，依赖循环是旧思想，搞什么矢量化。
矢量化是matlab不得已而为之的做法，绝对不是其优点。
最重要的是， 不是所有的循环都能 ...
抱歉! 我不太认同此说法. 本来不同软件就有不同的原始目的
我认为使用matlab较大的好处就是其方便性, 有许多现成的m-function可用, 或许是个人较懒吧!
虽然同意"不是所有的循环都能矢量化的", 但为何"矢量化是matlab不得已而为之的做法" ? 愿闻其详
回复 板凳 jojocleo 的帖子
由你的描诉, 我认为并非积分速度太慢, 应该是循环次数很多 !我的经验, matlab使用循环时需特别小心, 命令写法不同可能差别很大
毕竟软件不同吧! 总不能使用fortran/C的语法架构套用吧! 1、既然矢量化好，新版本为什么还去提高循环的效率？这不是矛盾吗？
循环对于迭代等计算是必不可少的手段，不是所有代码都能矢量化，优化循环与矢量化并不矛盾；
2、矢量化那么好，为什么别的语言不用，只成为matlab的“编程特色”？
不是别的语言不想用，而是由于各种语言有他们各自的特色，MATLAB是解释性的数学语言，C/FORTRAN是编译性的语言，不能放在一个起跑线比较。另外，很多代码的“矢量化”只是提高代码的简洁性，调用的built-in函数还是循环，只是无需我们来写而已，例如findstr就属此类。此外，语言是个积累的过程，时间起点不同，MATLAB的作者本人Clieve moler自己就是FORTRAN的大师(MATLAB的核心矩阵计算FORTRAN程序库lapack他就是主撰写人之一)他比我们恐怕更知道为什么FORTRAN没有“矢量化”了，在那个年代形成的程序构架，这么多现成的程序库已经形成，现在想改，恐怕它首先也得有能力改吧，即使有大决心，改了，也需要有那么多倔强的老Fortran fans愿意去普及、接受，即使他们都接受了，突然又发现编译型语言循环又不是短脚...我＃￥％……％￥％……！
如果以后matlab的循环效率提高了，矢量化会不会用得越来越少？
在MATLAB内部的循环效率改进与java的虚拟机有关，两者的效率对小规模计算是接近，但是如果让你写代码，循环写三十行重重套，用矢量式的语言一行解决，而效率基本相同，你用哪个？循环与所谓的矢量化在很多特殊场合下，相互还不能等价替换，两条腿走路哪个也少不了，都需要用。
至于楼主的问题，窃以为各位不必瞎费心思讨论了，没有具体代码，不知道是用匿名函数还是内联函数调用，不知道是自己写的命令还是调用内部函数，各位如果坚持搞“悬丝诊脉”这么高深的武学，那我才疏学浅，怕怕先闪。
[ 本帖最后由 bainhome 于 2008-9-16 17:24 编辑 ] 1、messenger兄也承认，不是所有的循环都能矢量化的。所以MATLAB也在不断提高循环效率。
2、矢量化是伴随MATLAB，以生俱来的。矢量化内部细节我不清楚，据说是很好利用了CPU的算术逻辑单元等相关硬件，而且伴随着新的CPU发展，MATLAB内核也再不断调整与便充分利用发掘CPU的潜力。至于别的语言为什么不采用，我觉得不能简单回答这个问题。因为内部细节不清楚，也许别的语言有类似的机制实现类似的功能。这些都是很底层的东西，我们很难清楚。
3、从楼主描述来看，瓶颈不在MATLAB数值计算那里，而是算得次数太多。或者楼主的程序效率不高。不过楼主没有给出程序以及原问题，这些都不好说。因此建议楼主看到后把代码和问题贴上来，否则这样是没有结论的。
总之个人感觉，楼主的问题不是MATLAB慢而是没用好。
[ 本帖最后由 rocwoods 于 2008-9-16 17:26 编辑 ] bainhome兄说的“在那个年代形成的程序构架，这么多现成的程序库已经形成，现在想改，恐怕它首先也得有能力改吧。”正是我想说，没有表达出来的 其实回头想想，messenger兄的意见我本人有些感触：如果不计代价、限定时间，很多算法我第一意识是采用循环。记得有一次朋友玩笑式地让我帮忙算1000以内有多少个能被18除完余2的整数，分别是多少？起先是想用mod函数，还在想怎么矢量化一下让代码比较简洁，朋友随口来了一句：“5分钟有能力解决吗”？
当时把我惹急了，我说：“你给老子看时间！”最后写出的代码本能就是循环——加上打字，一共40来秒，如果矢量语言的话，现在想想，恐怕我会需要稍长的时间，就没有这么震撼了。想起一句话：“莫装逼，装逼被雷劈”啊。:lol
但是今天发完贴再一想，又觉得沮丧，如此简单的问题，我居然能用循环去做，真猪头也...
a=20:18:1000
lena=length(a)
[ 本帖最后由 bainhome 于 2008-9-16 17:43 编辑 ]
回复 8楼 ChaChing ，1楼 rocwoods ，12楼 rocwoods ，13楼 bainhome 的帖子
我说的其他语言，不只是fortran、c等第三代语言，也包括和matlab并列的第四代语言，比如mathematica等。我并不是完全否定matlab，只是说用矢量来代替循环并不是一个好的办法，将矢量化代替循环（注意，不是矢量化，而是矢量化代替循环）上升到编程新思想的高度更是可笑。
比如，一个比较经典的矢量化代替循环的例子：
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用一个循环建立一个向量，其元素依赖于前一个元素
使用的工具：FILTER, CUMSUM, CUMPROD
优化前：
A = 1;
L = 1000;
for i = 1:L
A(i+1) = 2*A(i)+1;
end
优化后：
L = 1000;
A = filter(,,ones(1,L+1));
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
这个例子能搞懂的人估计不多，能用到实际程序中的更少，反正我是花了很长时间才搞懂的，但搞懂以后觉得不值得，没什么用，而且确实后来也没用过。
所以，我觉得matlab还是把循环速度搞上去才是正事。
lz的问题本来也不是什么大问题，大不了开一晚上机器，就什么都解决了。
我也只是就这个机会，就觉得matlab不爽的地方发发牵骚，不管发的牵骚对还是错，反正和大家讨论一下，总有收获:lol
原帖由 rocwoods 于 2008-9-16 17:23 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
bainhome兄说的“在那个年代形成的程序构架，这么多现成的程序库已经形成，现在想改，恐怕它首先也得有能力改吧。”正是我想说，没有表达出来的
回复 14楼 messenger 的帖子
开发商业软件的目的是为了让用户省力省时。如果不发挥matlab的特长，那么就不要选择matlab。不是所有人都能对程序进行优化的，就连专业搞算法的人也不一定能做得到。有时，优化时间可能比计算时间付出更大的代价，因此有必要依赖matlab等其它数值软件的特长。
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