本文主要是介绍加速Matlab编程指南—持续更新，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

加速Matlab编程指南—持续更新

• 加速Matlab编程指南（CUDA实现）
• • 为什么使用MATLAB
  • MATLAB程序的性能评估
  • • bench()函数
    • tic()/toc()函数

加速Matlab编程指南（CUDA实现）

本教程适用于具有一定Matlab编程基础的读者。说是教程，更像是读书笔记，文中出现的内容多是笔者阅读以下资料的归纳和整理。主要参考的书籍及资料有：
《加速MATLAB编程指南CUDA实现》 赵地 清华大学出版社
《Matlab从入门到精通》
https://www.mathworks.com
MATLAB正版下载

为什么使用MATLAB

众所周知，当前机器学习，深度学习的代码实现往往都是在python上。笔者为什么非要在MATLAB上编写代码呢，主要原因有以下几点：

1. 配置简单 ，MATLAB更像是一款应用软件。环境配置和代码编译由程序后台自动执行，只用编写代码并执行即可，
2. 语言简单，MATLAB更注重算法，而不是代码实现。这里的算法是指按照人类思维方式，系统而又完整地描述解决问题的方案，因此按照算法编写的MATLAB程序在语言上，与算法本身具有很大的相似性。在MATLAB实现某种算法，只需创建矩阵和对矩阵进行运算；
3. 可视化高 ，往往一些数学运算的代码实现是繁琐的，例如：计算FFT（快速傅里叶变换），MATLAB提供了fft()函数，工程师们已经将该函数的底层代码优化到了尽可能的高效。因此我们无需自己设计代码和对其修改，拿来即用。除此之外还需许多丰富的工具箱，和简洁明了的图形化操作界面；
4. 最后，其实最主要的原因还是因为笔者长期处在高校，学术界使用MATLAB的情况颇多。笔者科研中常常使用MATLAB，也遇到诸多麻烦，结合了自己使用MATLAB的情况，希望能够分享给大家一些使用MATLAB的技巧。

总结就是：因此MATLAB更注重算法的研究，而不是代码的实现。作为初学者，使用MATLAB学习，能够避免繁杂的编程语言学习，将更多的时间放在算法的数学思考上面。

MATLAB程序的性能评估

MATLAB程序的性能评估(profiling)是指对MATLAB程序的空间复杂度(space complexity)和时间复杂度(time complexity)进行分析。不过，最简单粗暴的方式，就是对MATLAB函数的运行时间进行分析，自然越快越好。

bench()函数

运行MATLAB程序之前，程序员首先希望知道当前计算机的性能。MATLAB的bench()函数的功能是运行MATLAB基准程序，测试MATLAB在本计算机上的性能。
在命令窗口输入bench();

tic()/toc()函数

执行tic()函数时，程序将启动秒表计时器(stopwatch)，toc()函数将种植秒表计时器并读数，tic()与toc()函数的调用格式是：

tic
	% 程序中计时的部分;
toc

这里测试一个XX方法：

这篇关于加速Matlab编程指南—持续更新的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！