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我有一个代码如下：

Ne = 100;
H = rand(Ne,Ne);
g = zeros(Ne,1);

for e =1:Ne
    hue = H(:,e);
    ss1 =  bsxfun(@times, hue', hue) .* M;   % M is a Ne*Ne matrix
    g(e) = sum(ss1(:));
end

当 Ne > 1000 时，它运行非常缓慢。

我阅读了matlab文档，发现permute函数是一种可能的加速方法。但是我试了一整天，失败了。

这是我的代码，我不知道出了什么问题。

C = permute(bsxfun(@times, permute(H, [1 3 2]), permute(H', [1 3 2])), [1 3 2]);
g = sum(sum(C))
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2 回答 2

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如果你做数学，你会发现你所要做的就是：

g = sum(H) .^ 2;

运行速度：0.000681 秒，Ne = 1000（原代码耗时 3.047315 秒）。

编辑：

现在，对于您编辑的代码，您所要做的就是：

g = diag(H.' * M * H);

运行速度：0.072273 秒，Ne = 1000。

如果您注意到如果您重新排列术语，则可以获得加速，您可以避免第二次矩阵乘法（变为点积）并且您所要做的就是对列求和，如下所示：

g = sum(M.' * H .* H);

运行速度：0.044190 秒，Ne = 1000。

做数学总是一个好主意。我们花了一些时间，但代码得到了很好的加速。:)

注：运行速度是通过平均一百次运行的时间来测量的。

于 2014-04-11T05:30:35.713 回答
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对于您编辑的代码，这将起作用 -

H1 = permute(H,[1 3 2]);
H2 = permute(H,[3 1 2]);
p1 = bsxfun(@times,H2,H1);
p1 = bsxfun(@times,p1,M);
g = sum(reshape(p1,Ne*Ne,[]),1)';

但是，这并没有很大的性能改进，因为它仅在有限范围的小数据大小上要快一些。

于 2014-04-11T04:32:29.500 回答