MATLAB:你能加快在循环中求解符号方程组吗?

时间:2013-11-14 22:05:45

标签: performance matlab vectorization symbolic-computation

我正在尝试为许多变量求解符号方程组。 方程式的结构将根据AM 的条目而改变,因此随便解决这些方程式将无法正常工作。这段代码完成了我的预期,但是我需要解决大约20,000个案例,所以它太慢了。有没有办法加快速度(可能使用矢量化?)。

syms FD ICE EM GEN

AM = [0 1 1 0 ;
     0 1 0 0 ;
     0 0 1 0;
    0 0 0 1];

Tvec = [FD;ICE;EM;GEN]

eqs=  AM * Tvec  ==   Tvec

tic

%Start solving for different cases in loop.  This is really slow!
for j = 1:100

    FDv = j;
    ICEv = j^2;

    ans = solve(eqs, FD == FDv, ICE == ICEv);

    FD_ans(j)=double(ans.FD);
    ICE_ans(j)=double(ans.ICE);
    EM_ans(j)=double(ans.EM);
end
toc

编辑: 为了澄清,将来我计划将AM的条目作为参数。这些条目会有所不同,但只有1或0个值。

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以尝试使用您的代码与MATLAB parfor一起使用。

答案 1 :(得分:0)

这似乎有效,但很难找到能够提供一致方程组的AM矩阵。

AM = [0 1 1 0 ;
      0 1 0 0 ;
      0 0 1 0;
      0 0 0 1];

 tic

 %Start solving for different cases in loop.  This is really slow!
 for j = 1:100

    A=AM(1:2,1:2);
    B=AM(1:2,3:4);
    C=AM(3:4,1:2);
    D=AM(3:4,3:4);
    a1=B\((eye(2)-A)*[j;j^2]);a1(isnan(a1))=0;
    a2=(eye(2)-D)\(C*[j;j^2]);a2(isnan(a2))=0;

    if (AM-eye(4))*[j;j^2;a1]==zeros(4,1)
        FDa(j)=j;
        ICEa(j)=j^2;
        EMa(j)=a1(1);
        GENa(j)=a1(2);
    elseif (AM-eye(4))*[j;j^2;a2]==zeros(4,1)
        FDa(j)=j;
        ICEa(j)=j^2;
        EMa(j)=a2(1);
        GENa(j)=a2(2);
    else
        FDa(j)=NaN;
        ICEa(j)=NaN;
        EMa(j)=NaN;
        GENa(j)=NaN;
    end
end
toc