如何在matlab中向量化两个for循环以加快速度

Question

如何通过MATLAB中的矢量化加速下面的两个for循环？这是迭代算法的一部分，我需要多次这样做。

Temp1=0;
Temp2=0;

for i=1:m_plus
    for j=1:m_minus
        Temp1=Temp1+(p_m(j,:)-p_p(i,:))';
        Temp2=Temp2+(p_m(j,:)-p_p(i,:))'*(p_m(j,:)-p_p(i,:));
    end
end

Answer 1

假设

m_plus = size(p_p,1);
m_minus = size(p_m,1);

然后很容易做Temp1没有循环

Temp1 = (m_plus*sum(p_m)-m_minus*sum(p_p))'

对于Temp2，它很容易摆脱其中一个循环，

Temp2 = 0;
for idx = 1:m_plus
    temp = p_m-ones(m_minus,1)*p_p(idx,:); % or could use bsxfun to do this
    Temp2 = Temp2 + temp'*temp;
end

虽然稍微考虑一下，也有可能摆脱这种循环。

Answer 2

另一种矢量化方法，其灵感来自Phil's smart answer -

t1 = bsxfun(@minus,p_m,permute(p_p,[3 2 1]));
t2 = reshape(permute(t1,[1 3 2]),m_minus*m_plus,[]);
Temp1 = sum(t2)'; %//'
Temp2 = t2'*t2;