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刚开始用matlab和向量化，FF到问题：

该怎么办：

%n,t are vectors(1D arrays) EDIT: these are column vectors.
k=9;
i=1;
kv = 0.6*k:0.2*k:1.4*k;
[zs,zb] = size(k);
error1 = zeros(zs,1);
for k2 = kv
error1(i,1) = error_km(n,t,kv(i));
i= i+1;
end

其中 error_km 是：（n 和 t 大小相同）

function [ returnV] = error_km( n,t,k )
returnV = 0
    [a,b] = size(n);
    Nt = zeros();
    for i=2:a
        Nt(i,1) = (n(i-1,1)^-1 + k*(t(i,1)-t(i-1,1)))^-1;
        error1 = Nt(i,1) - n(i,1);
        returnV = returnV + error1*error1;
    end

整个程序大约需要 3 到 4 分钟，对于小型测试用例，我能够制作和理解循环的简单矢量化替代方案，但我无法对这个循环进行矢量化，

有什么指导吗？

更新：在error_km中，现在我正在使用：

Nt = (n(1:a-1,1).^-1 + (diff(t(:,1))).*k).^-1 - n(2:a,1);
Nt = Nt.^2;
returnV = sum(Nt);

效果很好，但仍然在主程序中我被迫使用循环来迭代 kv，如果我使用 kv(:) 它每次都将向量传递给函数而不是单个值。在 main 中使用了这个： error1 = error_km(n,t,kv.*1);

是否也可以摆脱主循环？

EDIT2，索恩：

要摆脱主循环，只需使用 arrayfun

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2 回答 2

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在error_km你不预先分配Nt。这一步很重要。您可以在这个 Matlab 帮助文件中了解更多关于原因的信息。

如果你知道Nt你可以在调用 zeros() 时设置它的大小。否则，您可以重组循环：

function [ returnV] = error_km( n,t,k )
returnV = 0
    [a,b] = size(n);
    Nt = zeros();
    for i=a:-1:2
        Nt(i,1) = (n(i-1,1)^-1 + k*(t(i,1)-t(i-1,1)))^-1;
        error1 = Nt(i,1) - n(i,1);
        returnV = returnV + error1*error1;
    end
于 2012-04-11T23:01:35.363 回答
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这是您寻求的答案的某些部分，我相信您可以弄清楚其余部分。您可以替换表达式：

t(i,1)-t(i-1,1)

使用（矢量化）表达式

diff(t(:,1))

然后，您可以i用表达式替换循环：

Nt(a:-1:2,1) = (n(a-1:-1:1),1)^-1 + k*(diff(t(:,1))))^-1;
returnV = dot(Nt(:,1)-n(:,1),Nt(:,1)-n(:,1));

如果我已经正确阅读了您的代码并正确匹配了括号，那么这可能足以满足您的口味。

正如你已经被告知的那样，你应该 preallocate Nt，在这种情况下我会写：

Nt = zeros(size(n))
于 2012-04-12T08:51:02.273 回答