RMS最小化加速

时间:2012-06-15 12:39:01

标签: performance matlab optimization

[环境:MATLAB 64位,Windows 7,Intel I5-2320]

我想对实验数据y进行RMS拟合,所以我最小化了以下函数(使用fminsearch):

minfunc = rms(y - fitfunc)

从一般的角度来看,最小化是否有意义:

minfunc = sum((y - fitfunc) .^ 2) 

而不是(在最小化之后)只做minfunc = sqrt(minfunc / N)以获得合适的RMS错误?

要重新解决这个问题,每次不执行fminsearchsqrt1/(N - 1)会节省多少时间(大致,百分比)?如果我的CPU / MATLAB速度太快以至于不能将性能提高至少百分之一,我不想降低我的代码的可读性。

更新:我尝试过简单的测试,但结果并不明确:取决于minfunc的实际值,fminsearch需要更多或更少的时间。

1 个答案:

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表现问题的一般答案:

如果您只想弄清楚什么是更快的,请设计基准并运行几次。

通过提供一般信息,您不太可能确定哪种方法的速度提高1%。