用于循环矢量化和存储器的Matlab

X，Y和z是表示表面的坐标。为了计算一些数量，让我们称它为流动，在点i，j的曲面上，我需要从所有其他点（i0，j0）计算contibution。要做到这一点，我需要例如知道点i0，j0和所有其他点（alpha）之间角度的cos。然后，所有来自i0，j0的组合必须在一些常数上相乘并相加。 zv0在每一点我，j是最终需要的结果。用于循环矢量化和存储器的Matlab

我想出了一些下面写的代码，它似乎是非常不合适的。首先它会减慢程序的其余部分，并且似乎使用所有可用内存。我的系统有4GB物理内存和12GB交换文件，并且它总是用尽内存，尽管所有变量大小都不会大于10kb。请帮助加速/矢量化和内存问题。

parfor i0=2:1:length(x00); 
    for j0=2:1:length(y00); 
    zv=red3dfunc(X0,Y0,f,z0,i0,j0,st,ang,nx,ny,nz); 
    zv0=zv0+zv; 
    end 
end 


function[X,Y,z,zv]=red3dfunc(X,Y,f,z,i0,j0,st,ang,Nx,Ny,Nz) 
x1=X(i0,j0); 
y1=Y(i0,j0); 
z1=z(i0,j0); 
alpha=zeros(size(X)); 
betha=zeros(size(X)); 
r=zeros(size(X)); 
XXa=X-x1; 
YYa=Y-y1; 
ZZa=z-z1; 
VEC=((XXa).^2+(YYa).^2+(ZZa).^2).^(1/2); 
VEC(i0,j0)=VEC(i0-1,j0-1); 
XXa=XXa./VEC; 
YYa=YYa./VEC; 
ZZa=ZZa./VEC; 
alpha=-(Nx(i0,j0).*XXa+Ny(i0,j0).*YYa+Nz(i0,j0).*ZZa); 
betha=Nx.*XXa+Ny.*YYa+Nz.*ZZb; 
r=VEC; 
zv=(1/pi)*st^2*ang.*f.*(alpha).*betha./r.^2;

来源

2012-12-06 user1364012

'x00'和'y00'有多大？ – HerrKaputt

使得X0 = meshgrid（x00，y00）。如果你需要数字，他们至少50 – user1364012

这样做的显而易见的事情是使用Kroneker产品。 matlab函数是kron（A，B），用于尺寸为nAxmA和nBxmB的矩阵。这个函数会返回维度的矩阵（NA * NB）×（毫安* MB），它看起来像

[a11*B a12*B ... a1mA*B; 
.......................; 
anA1*B ........ anAmA*B]

所以你的问题可以通过引入那些I =一（大小的矩阵来解决（X ））。然后，您将定义XXA，YYA，ZZA和VEC matricies没有任何环路

XXa = kron(I,X)-kron(X,I); 
YYa = kron(I,Y)-kron(Y,I); 
ZZa = kron(I,Z)-kron(Z,I); 
VEC=((XXa).^2+(YYa).^2+(ZZa).^2).^(1/2);

然后您将找到VEC任何I0，J0为（如果定义n和m为X的大小部件）

VEC((1+n*(i0-1)):(n*i0),(1+m*(j0-1)):(m*j0))

来源

2012-12-06 17:47:15 Krivoi

可靠的答案。我肯定会尝试 – user1364012

我试图使用这种方法，它太糟糕了，它的工作速度甚至比循环更慢 – user1364012

这是一种悲伤。我唯一能推荐给你的是使用repmat（X，size（X））而不是kron（I，X）。也许这会提高一点速度。 – Krivoi

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