寻找一种在matlab中使用非循环法进行计算的方法

我正在将一个c程序移植到matlab中，以模拟一些数学问题。我用matlab重写了所有的代码，但是我发现在一个循环中花费了太多的时间。我不知道是否有更好的方法来计算以下内容，而不是使用for语句

我在一个结构中定义了大约1000个矩阵（所有的维度都相同）

A{1}=matrix1 A{2}=matrix2 ... A{1000}=matrix1000

B是与a{n}维数相同的常数矩阵

我想计算A{n}和B的逐元素乘积，并将所有结果元素的总和返回到

for k=1:1000
  AllSum(k) = sum(sum(A{k}.*B))
end

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A的尺寸取决于参数，典型尺寸为300x300。如果我运行上述循环一次，速度正常。但该循环将在另一个块中执行，该块将被多次调用，因此需要相当长的时间才能找到所有的和。我想知道是否有什么办法来提高它。谢谢

在您的特定情况下，您可以先计算所有

A

矩阵的总和，然后乘以

B

。与其将

A

定义为单元数组，不如将它们定义为一个3d数组：（我同意@SeçkinSavaşı的观点）

而不是：

A{i} = ...

然后，求和并乘以

B

：

result = sum(A,3).* B;

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同意使用3d矩阵而不是单元格

产品的总和让你想起了什么？点积。一系列的dot产品让你想起了什么？向量矩阵乘法。所以你要做的是重塑你的数据，使你的矩阵的每一列都是一个未包装的A{k}，而你的B行向量就是你的未包装的B矩阵。换句话说，A和B是2D的事实与计算无关

如果按照建议将A转换为

A（：，：，k）=A{k}

，则：

vec = B(:).';
mtx = reshape(A, size(A,1)*size(A,2), size(A,3));
AllSum = vec*mtx;

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我认为最后一段代码没有做我们想要的事情。首先求A的和，然后乘以B。我们需要（元素方面）将A的一部分乘以B，然后得到这个结果的元素和。@SeçkinSavaşı，如果我错了，请纠正我，（a1+a2+a3）*B和a1*B+a2*B+a3*是一样的，谢谢你的启发。但他对数组中的每k存储不同的结果，据我所知，没有累积结果。换句话说，他的结果给我们1000个元素，而你的结果给我们1000个元素100x100@SeçkinSavaşçı，我认为OP的意思是计算单个总和——看看他的句子——“返回所有结果元素的总和”。你是对的，代码片段按照你说的做了，但我猜他真正想要的是什么。嗨，彼得，我在兰德矩阵上尝试了这段代码，速度非常快。但是我忘记了一些我在问题中没有提到的事情（很抱歉）。。。实际上，A{k}是一个巨大但稀疏的矩阵，所以如果我们把它做成一个三维矩阵，它会有太多的零，最终会大大降低效率。

vec = B(:).';
mtx = reshape(A, size(A,1)*size(A,2), size(A,3));
AllSum = vec*mtx;