電腦如何提高matlab計算速度

Ⅰ matlab編程如何設置斷點、如何單步調試、如何提高程序運行速度

1、設置斷點：在行號處點擊有小紅點出現，即可作為斷點進行調試（F5是繼續調試）。如圖：‍

Ⅱ 如何提高matlab程序運行速度

matlab是一種解釋性語言，從運行效率來說肯定遠不如其他基本語言。但還是有些方法可以提高運行速度的：
1，matlab擅長於矩陣運算，但並不適用於循環，能不用循環的地方盡量用矩陣運算代替；
2，對於大維度的矩陣，要預先確定它的維度，比如用zeros(a,b,c)預先定義好，這樣每次給矩陣賦值的時候就不用改變維度了，對運算速度的提高很明顯，這點你可以用matlab自帶的tic和toc命令測試。
3.對於多重循環的將長的循環放在內循環。還有對有相似功能的命令的選擇也對速度有影響。
如果對於計算量特別大的程序，用matlab是不怎麼合適的哦，你可以把計算部分用其他語言，比如fortran來實現。

Ⅲ matlab中，如何加快數據運算速度

matlab中，如何加快數據運算速度？建議如下：
1、能用數組形式計算，盡可能使用數組點運算。
2、盡量減少循環運算，能不用循環過程盡量不用。
3、使用全局變數和臨時變數，盡可能減少內存消耗。
。。。。。。
等等

Ⅳ matlab程序運行太慢，請大神幫看看，如何優化加快運算速度！

建議：取消syms，用數值積分方法先計算積分號裡面的東西，而不要用符號積分演算法。將下面這段：

symsz
w1=mt*t0/(4*pi*M*ne*(DL*DT)^0.5);
w2=exp(x.*u/(2*DL));
B=((u*x./(2*DL)).^2+(u*y).^2/(4*DL*DT)).^0.5;
w3=2*besselk(0,B);
w5=int((1/z)*exp(-z-(B.^2/(z*4))),t*u^2/(4*DL),inf);
w4=double(w5);

替換為

w1=mt*t0/(4*pi*M*ne*(DL*DT)^0.5);
w2=exp(x.*u/(2*DL));
B=((u*x./(2*DL)).^2+(u*y).^2/(4*DL*DT)).^0.5;
w3=2*besselk(0,B);
ifun=@(z,B)(1./z).*exp(-z-(B.^2./(z*4)));
w5=integral(@(z)ifun(z,B),t*u^2/(4*DL),inf);
w4=w5;

Ⅳ 如何提高MATLAB的運算速度

MATLAB是一種解釋性語言，從運行效率來說肯定遠不如其他基本來語言。但還是有些方法可以提高運行速度的：

1、MATLAB擅長於矩陣運算，但並不適用於循環，能不用循環的地方盡量用矩陣運算代替。

2、對於大維度的矩陣，要預先確定它的維自度，比如用zeros(a,b,c)預先定義好，這樣每次給矩陣賦值的時候就不用改變維度了，對運算速度的提高很明顯，這點你可以用MATLAB自帶的tic和toc命令測試。

3、對於多重循環的將長的循環放在內循百環。還有對有相似功能的命令的選擇也對速度有影響。

如果對於計算量特別大的程序，用MATLAB是不怎麼合適的，可以把計算部分用其他語言，比如FORTRAN來實現。

(5)電腦如何提高matlab計算速度擴展閱讀：

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。

在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

Ⅵ 如何加快matlab程序的運行速度

MATLAB是一種解釋性語言，從運行效率來說肯定遠不如其他基本語言。但還是有些方法可以提高運行速度的：
1，MATLAB擅長於矩陣運算，但並不適用於循環，能不用循環的地方盡量用矩陣運算代替；
2，對於大維度的矩陣，要預先確定它的維度，比如用zeros(a,b,c)預先定義好，這樣每次給矩陣賦值的時候就不用改變維度了，對運算速度的提高很明顯，這點你可以用MATLAB自帶的tic和toc命令測試。
3.對於多重循環的將長的循環放在內循環。還有對有相似功能的命令的選擇也對速度有影響。

如果對於計算量特別大的程序，用MATLAB是不怎麼合適的哦，你可以把計算部分用其他語言，比如FORTRAN來實現。

Ⅶ matlab計算速度很慢,有沒有大神幫忙看看該怎麼修改

首先，我運行了你的程序，你的程序subs函數處無法運行

大概看了下你的代碼，計算不出結果，有一個可能，迭代沒收斂，一直在循環中
最後，一點建議，對於計算函數在某點的導數不一定只用符號求導，可以用有限差分法里的高精度離散求導逼近，速度會快很多

Ⅷ 怎麼加快matlab的計算速度

根據我的一些經驗和相關的參考資料，要想提高其運算的速度，以下的方法可以試一下：
（1）盡可能地用向量化的數組運算代替循環，盡可能地減少使用戶for或while循環，這是因為matlab執行循環運算效率很低而數組運算效率較高。舉個最經典的例子，下面的循環：
k=0;
for t=0:pi/20:2*pi;
k=k+1;
y(k)=cos(t);end;
就可以用t=0:pi/20:2*pi;y=cos(t)代替，這樣即減少代碼量又能提高運算速度
(2)如果非要用循環的話盡可能進行循環內數組的預配置而不是讓程序在循環中不斷地動態配置，好比像C語言中要想使用數組必須先定義數組的長度一樣，比如說如果想要做以下的循環：
k=0;
for t=1:1:20;
k=k+1;
y(k)=t^2;end;
可以事先定義y=linspace(0,0,20)即定義y為一個擁有20個0的一維數組，這樣就相當於是事先對循環內的數組進行了預配置；
（3）盡可能採用MATLAB自帶的函數指令，這些函數都是一些很經典的演算法構成的，比如說要想找最大值就應用函數max而不是自己去編程序，這樣只會事倍功半；
（4）盡量採用M函數文件替代M的腳本文件，因為函數文件運行時是採用P碼方式駐留在內存中而不是像腳本文件一樣每運行一次都要經歷把程序裝入內存的過程，因而比較省時；
（5）在循環比較費時的時候可以考慮採用非解釋執行的MEX文件來對此進行表達；
（6）盡可能找出導致程序運行緩慢的瓶頸，可以在MATLAB的View:profiler中打開程序剖析器找出程序運行中的瓶頸，具體使用的方法請參考MATLAB的幫助或者在網上尋找；
（7）從硬體來看電腦的CPU或者內存（不是大小而是讀寫速度）可能會是瓶頸，在做大型運算時可以考慮較好的配置。
希望對你有所幫助！

Ⅸ matlab 程序運行很慢，怎麼改進

提高matlab程序運行速度，可以用以下方法：

1、更改MATLAB啟動快捷方式

在預設配置下，MATLAB有一個啟動閃屏，去掉它可以節省一定的內存消耗，從而加快啟動。

在MATIJAB啟動快捷方式後添加命令行參數 一nos－plash」即可_去掉閃屏。

預設配置 MATLAB會啟動虛擬機，這會消耗大量內存。添加命令行參數"-nojvm」可禁用JAVA虛擬機。

MATLAB啟動快捷方式命令形如：

"％MATLABROOT％＼bin＼win32\matlab.exe -nosplash -nojvm」。

經過以上配置，MATLAB啟動和運行速度會得到大幅提升。

注意：禁用JAVA虛擬機後，MATLAB中有些功能，諸如：調試功能、可視化界面設計功能不能使用，但大多數其它功能可正常運行。如果使用的功能需要JAVA虛擬機支持，啟動時將命令行參數 一nojvm 去掉即可。

2、更改MATLAB搜索路徑

MATLAB啟動時會添加搜索路徑。如果安裝了多個工具箱，搜索路徑會很多。過多的搜索路徑除了減緩啟動速度外，還會影響MATLAB執行效率。因為MATLB執行程序時會在這些路徑中尋找M文件。而實際上我們不會為完成某個任務使用所有的工具箱。為提高啟動和運行速度，可以修改pathdef．m文件，將暫時不用的工具箱和其它搜索路徑注釋掉(MATLAB程序以％為注釋標識)，從而加快啟動和運行。

Ⅹ matlab中50x50的矩陣怎麼提高計算速度

如下。
如何提高matlab計算效率，總結一下幾個原則：
1. 提前給數組分配大小。
例如：在程序循環時用到數組變數 a ，若知道數組 a 的大小或者知道 a 的大小上界，則可以提前給數組a 分配大小。一般MATLAB也會給沒有提前
分配大小的變數數組下面標示紅線，提醒修改。
a=zeros(10,10)生成一個10行10列的零矩陣。
a=100*ones(10,10)生成一個10行10列的矩陣，並且每個元素都是100。
a=(1:10)生成一個從1到10的1行10列矩陣。
2. 盡量用矢量計算，減少 for 循環。
最近我也才意識到這一點，matlab自帶的很多函數都支持矢量計算。直接矢量計算，避免大量的for循環。
用 min 函數舉例：
clc
a=(1:1000000);
tic
for i=1:1000000
a(i)=min(a(i),100);
end
toc
tic
b=max(a,100);
toc
結果顯示：
時間已過 0.028604 秒。
時間已過 0.006296 秒。
可見後者比前者的 for 循環快。
3. 盡量調用 maltab自帶的函數來實現一些功能。
這個是顯而易見的，matlab自帶的函數由大神級的matlab開發人員所編寫，他們當然會在計算速度上做不少優化，一定比我們編寫的好。
4. 少用 find 函數，用 logical 替代。
查找替換矩陣中的元素，過去用 find 函數，現在用 logical 更好。
下面用一個例子，分別測試 for 循環，find函數，logical函數查找替換：
a=(1:10000000);
tic
for i=1:length(a)
if a(i)>5
a(i)=1;
end
end
toc
tic
a(find(a)>5)=1;
toc
tic
a(logical(a)>5)=1;
toc
結果顯示：
時間已過 0.407840 秒。
時間已過 0.378585 秒。
時間已過 0.119918 秒
可見，find 函數僅僅比 for 循環快一點，而 logical 函數則顯著快於它們。
5. 大規模的循環，可以調用 c語言或 C++來 計算。
這個見不少資料說，自己還沒試過，有機會測試一下。