Question

我想优化以下Matlab代码：

x = linspace（-5,5,100）;
  y = linspace（-5,5,100）;
  z = linspace（-5,5,100）;
  [xp，yp，zp] = meshgrid（x，y，z）;

norm = sqrt（xp。^ 2 + yp。^ 2 + zp。^ 2）;

我使用realsqrt改进了一点：

norm_0 = sqrt（xp。^ 2 + yp。^ 2 + zp。^ 2）10.106 s 37.0％
norm_1 = realsqrt（xp。^ 2 + yp。^ 2 + zp。^ 2）10.100 s 35.0％

还有其他想法吗？

Answer 1

sqrt()价格昂贵，所以请确保你确实需要它，或者 - 正如Jonas指出的那样 - 如果你可以改为对半径的平方进行阈值
取决于您的数据，使用有关规范对称性的知识来减少sqrt计算的数量
在生成meshgrid之前预先计算正方形

类似（未经测试）：

x = linspace(-5, 5, 100);
y = linspace(-5, 5, 100);
z = linspace(-5, 5, 100);
[xp2, yp2, zp2] = meshgrid(x(1:end/2).^2, y(1:end/2).^2, z(1:end/2).^2);
norm_quadrant = sqrt(xp2 + yp2 + zp2);
norm_temp1 = cat(1, norm_quadrant, flipdim(norm_quadrant, 1));
norm_temp2 = cat(2, norm_temp1, flipdim(norm_temp1, 2));
norm_complete = cat(3, norm_temp2, flipdim(norm_temp2, 3));

Answer 2

我怀疑这条线可以非常优化。然而，因为它需要10秒钟，我猜它在一个循环中调用，这表明有可能优化整个函数。

此外，您可能会尝试稍后通过阈值处理来创建一个圆。而不是取平方根，你可以改为对半径的平方进行阈值，并使代码更快。

Answer 3

只需使用标准规范函数，它可能是使用C实现的，这使得在Matlab的许多步骤中执行任何操作变得更快。

如何在Matlab中优化规范计算？

3 个答案: