Matlab中同时涉及单、双矩阵时的内存和速度问题

如果A是n乘n的双矩阵，B是n乘n的单矩阵（n很大），我们需要计算A*B。我知道得到的矩阵是单矩阵的类型。我担心的是

1） Matlab是否会隐式地创建一个临时的单一矩阵来存储a的值？或者，这种混合类型的计算会占用更大的内存吗

2） 这种混合型计算比同型计算慢吗？或者，这种混合类型的计算会降低程序的速度吗

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我们是否应该尝试显式地使用homo类型数据进行计算？我相信如果我们知道Matlab是如何工作的，我们可以更准确地预测代码的行为。这一定很有帮助。

我同意Ander的观点，并继续计时，以验证关于偏好（单精度或双精度）的任何主张。以下是两种方法的基准测试示例：

   N = 1e3;
   A1 = single(rand(N,N));
   A2 = double(rand(N,N));
   B = double(rand(N,N));

现在我们可以开始计时这两种方法。我通常重复多次相同的计算（这里我重复100次）：

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因此，当A是单精度（A1）时，它的速度是单精度（A1）的两倍

你可以试着计时。@AnderBiguri是的，我能做到。但我的测试必须是特殊的，并且有很多限制。我问这个问题的原因是我想知道是否有人知道Matlab的内部机制。如果我们知道Matlab是如何工作的，它会更加准确和有用。如果我们没有其他选择，我会说是的。但我仍然更愿意知道准确预测代码行为的内部机制：-（我以前做过其他问题的测试，测试结果确实时不时变化很大。

    tic; for ii = 1: 100 ; C1 = A1 * B; end; toc % mixed single and double
    Elapsed time is 0.600353 seconds.
    tic; for ii = 1: 100 ; C2 = A2 * B; end; toc % both doubles
    Elapsed time is 1.500283 seconds.