电脑如何提高matlab计算速度

Ⅰ matlab编程如何设置断点、如何单步调试、如何提高程序运行速度

1、设置断点：在行号处点击有小红点出现，即可作为断点进行调试（F5是继续调试）。如图：‍

Ⅱ 如何提高matlab程序运行速度

matlab是一种解释性语言，从运行效率来说肯定远不如其他基本语言。但还是有些方法可以提高运行速度的：
1，matlab擅长于矩阵运算，但并不适用于循环，能不用循环的地方尽量用矩阵运算代替；
2，对于大维度的矩阵，要预先确定它的维度，比如用zeros(a,b,c)预先定义好，这样每次给矩阵赋值的时候就不用改变维度了，对运算速度的提高很明显，这点你可以用matlab自带的tic和toc命令测试。
3.对于多重循环的将长的循环放在内循环。还有对有相似功能的命令的选择也对速度有影响。
如果对于计算量特别大的程序，用matlab是不怎么合适的哦，你可以把计算部分用其他语言，比如fortran来实现。

Ⅲ matlab中，如何加快数据运算速度

matlab中，如何加快数据运算速度？建议如下：
1、能用数组形式计算，尽可能使用数组点运算。
2、尽量减少循环运算，能不用循环过程尽量不用。
3、使用全局变量和临时变量，尽可能减少内存消耗。
。。。。。。
等等

Ⅳ matlab程序运行太慢，请大神帮看看，如何优化加快运算速度！

建议：取消syms，用数值积分方法先计算积分号里面的东西，而不要用符号积分算法。将下面这段：

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);

替换为

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的运算速度

MATLAB是一种解释性语言，从运行效率来说肯定远不如其他基本来语言。但还是有些方法可以提高运行速度的：

1、MATLAB擅长于矩阵运算，但并不适用于循环，能不用循环的地方尽量用矩阵运算代替。

2、对于大维度的矩阵，要预先确定它的维自度，比如用zeros(a,b,c)预先定义好，这样每次给矩阵赋值的时候就不用改变维度了，对运算速度的提高很明显，这点你可以用MATLAB自带的tic和toc命令测试。

3、对于多重循环的将长的循环放在内循百环。还有对有相似功能的命令的选择也对速度有影响。

如果对于计算量特别大的程序，用MATLAB是不怎么合适的，可以把计算部分用其他语言，比如FORTRAN来实现。

(5)电脑如何提高matlab计算速度扩展阅读：

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

Ⅵ 如何加快matlab程序的运行速度

MATLAB是一种解释性语言，从运行效率来说肯定远不如其他基本语言。但还是有些方法可以提高运行速度的：
1，MATLAB擅长于矩阵运算，但并不适用于循环，能不用循环的地方尽量用矩阵运算代替；
2，对于大维度的矩阵，要预先确定它的维度，比如用zeros(a,b,c)预先定义好，这样每次给矩阵赋值的时候就不用改变维度了，对运算速度的提高很明显，这点你可以用MATLAB自带的tic和toc命令测试。
3.对于多重循环的将长的循环放在内循环。还有对有相似功能的命令的选择也对速度有影响。

如果对于计算量特别大的程序，用MATLAB是不怎么合适的哦，你可以把计算部分用其他语言，比如FORTRAN来实现。

Ⅶ matlab计算速度很慢,有没有大神帮忙看看该怎么修改

首先，我运行了你的程序，你的程序subs函数处无法运行

大概看了下你的代码，计算不出结果，有一个可能，迭代没收敛，一直在循环中
最后，一点建议，对于计算函数在某点的导数不一定只用符号求导，可以用有限差分法里的高精度离散求导逼近，速度会快很多

Ⅷ 怎么加快matlab的计算速度

根据我的一些经验和相关的参考资料，要想提高其运算的速度，以下的方法可以试一下：
（1）尽可能地用向量化的数组运算代替循环，尽可能地减少使用户for或while循环，这是因为matlab执行循环运算效率很低而数组运算效率较高。举个最经典的例子，下面的循环：
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，这样即减少代码量又能提高运算速度
(2)如果非要用循环的话尽可能进行循环内数组的预配置而不是让程序在循环中不断地动态配置，好比像C语言中要想使用数组必须先定义数组的长度一样，比如说如果想要做以下的循环：
k=0;
for t=1:1:20;
k=k+1;
y(k)=t^2;end;
可以事先定义y=linspace(0,0,20)即定义y为一个拥有20个0的一维数组，这样就相当于是事先对循环内的数组进行了预配置；
（3）尽可能采用MATLAB自带的函数指令，这些函数都是一些很经典的算法构成的，比如说要想找最大值就应用函数max而不是自己去编程序，这样只会事倍功半；
（4）尽量采用M函数文件替代M的脚本文件，因为函数文件运行时是采用P码方式驻留在内存中而不是像脚本文件一样每运行一次都要经历把程序装入内存的过程，因而比较省时；
（5）在循环比较费时的时候可以考虑采用非解释执行的MEX文件来对此进行表达；
（6）尽可能找出导致程序运行缓慢的瓶颈，可以在MATLAB的View:profiler中打开程序剖析器找出程序运行中的瓶颈，具体使用的方法请参考MATLAB的帮助或者在网上寻找；
（7）从硬件来看电脑的CPU或者内存（不是大小而是读写速度）可能会是瓶颈，在做大型运算时可以考虑较好的配置。
希望对你有所帮助！

Ⅸ matlab 程序运行很慢，怎么改进

提高matlab程序运行速度，可以用以下方法：

1、更改MATLAB启动快捷方式

在缺省配置下，MATLAB有一个启动闪屏，去掉它可以节省一定的内存消耗，从而加快启动。

在MATIJAB启动快捷方式后添加命令行参数 一nos－plash”即可_去掉闪屏。

缺省配置 MATLAB会启动虚拟机，这会消耗大量内存。添加命令行参数"-nojvm”可禁用JAVA虚拟机。

MATLAB启动快捷方式命令形如：

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

经过以上配置，MATLAB启动和运行速度会得到大幅提升。

注意：禁用JAVA虚拟机后，MATLAB中有些功能，诸如：调试功能、可视化界面设计功能不能使用，但大多数其它功能可正常运行。如果使用的功能需要JAVA虚拟机支持，启动时将命令行参数 一nojvm 去掉即可。

2、更改MATLAB搜索路径

MATLAB启动时会添加搜索路径。如果安装了多个工具箱，搜索路径会很多。过多的搜索路径除了减缓启动速度外，还会影响MATLAB执行效率。因为MATLB执行程序时会在这些路径中寻找M文件。而实际上我们不会为完成某个任务使用所有的工具箱。为提高启动和运行速度，可以修改pathdef．m文件，将暂时不用的工具箱和其它搜索路径注释掉(MATLAB程序以％为注释标识)，从而加快启动和运行。

Ⅹ matlab中50x50的矩阵怎么提高计算速度

如下。
如何提高matlab计算效率，总结一下几个原则：
1. 提前给数组分配大小。
例如：在程序循环时用到数组变量 a ，若知道数组 a 的大小或者知道 a 的大小上界，则可以提前给数组a 分配大小。一般MATLAB也会给没有提前
分配大小的变量数组下面标示红线，提醒修改。
a=zeros(10,10)生成一个10行10列的零矩阵。
a=100*ones(10,10)生成一个10行10列的矩阵，并且每个元素都是100。
a=(1:10)生成一个从1到10的1行10列矩阵。
2. 尽量用矢量计算，减少 for 循环。
最近我也才意识到这一点，matlab自带的很多函数都支持矢量计算。直接矢量计算，避免大量的for循环。
用 min 函数举例：
clc
a=(1:1000000);
tic
for i=1:1000000
a(i)=min(a(i),100);
end
toc
tic
b=max(a,100);
toc
结果显示：
时间已过 0.028604 秒。
时间已过 0.006296 秒。
可见后者比前者的 for 循环快。
3. 尽量调用 maltab自带的函数来实现一些功能。
这个是显而易见的，matlab自带的函数由大神级的matlab开发人员所编写，他们当然会在计算速度上做不少优化，一定比我们编写的好。
4. 少用 find 函数，用 logical 替代。
查找替换矩阵中的元素，过去用 find 函数，现在用 logical 更好。
下面用一个例子，分别测试 for 循环，find函数，logical函数查找替换：
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
结果显示：
时间已过 0.407840 秒。
时间已过 0.378585 秒。
时间已过 0.119918 秒
可见，find 函数仅仅比 for 循环快一点，而 logical 函数则显着快于它们。
5. 大规模的循环，可以调用 c语言或 C++来 计算。
这个见不少资料说，自己还没试过，有机会测试一下。