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我正在使用有限元在二维矩形上编写泊松方程的解决方案。为了简化代码，我将基函数的句柄存储在一个数组中，然后遍历这些基函数以创建我的矩阵和右手边。这样做的问题是，即使对于非常粗糙的网格，它也非常慢。对于 9x9 网格（使用 Dirichlet BC，有 49 个节点需要求解），大约需要 20 秒。使用配置文件我注意到大约一半的时间用于访问（而不是执行）我的基本功能。

分析器说matrix_assembly>@(x,y)bilinearBasisFunction(x,y,xc(k-1),xc(k),xc(k+1),yc(j-1),yc(j),yc(j+1)) (156800 calls, 11.558 sec)，自身时间（不执行双线性基代码）超过 9 秒。关于为什么这可能如此缓慢的任何想法？

这是一些代码，如果需要，我可以发布更多：

%% setting up the basis functions, storing them in cell array
basisFunctions = cell(nu, 1); %nu is #unknowns 
i = 1;
for j = 2:length(yc) - 1
for k = 2:length(xc) - 1
    basisFunctions{i} = @(x,y) bilinearBasisFunction(x,y, xc(k-1), xc(k),...
        xc(k+1), yc(j-1), yc(j), yc(j+1)); %my code for bilinear basis functions
    i = i+1;
end
end

%% Assemble matrices and RHS
M = zeros(nu,nu);
S = zeros(nu,nu);
F = zeros(nu, 1);

for iE = 1:ne
for iBF = 1:nu
    [z1, dx1, dy1] = basisFunctions{iBF}(qx(iE), qy(iE));

    F(iBF) = F(iBF) + z1*forcing_handle(qx(iE),qy(iE))/ae(iE);

    for jBF = 1:nu
        [z2, dx2, dy2] = basisFunctions{jBF}(qx(iE), qy(iE));

        %M(iBF,jBF) = M(iBF,jBF) + z1*z2/ae(iE);
        S(iBF,jBF) = S(iBF, jBF) + (dx1*dx2 + dy1*dy2)/ae(iE);
    end        
end
end
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1 回答 1

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尝试basisFunctions从元胞数组变为常规数组。

您还可以尝试bilinearBasisFunction在 jBF 循环中内联直接调用，而不是使用basisFunctions. 在 Matlab 中创建和稍后使用匿名函数总是比直接使用目标函数慢。这样的代码可能会稍微冗长一些，但会更快。

于 2013-11-21T09:29:59.570 回答