Matlab 如何将其矢量化？

这里“新”的大小，p1，p2，电流是TRxTR，氡是N_时间步x TR x TR x TR x TR

基本上，我在这里做的是一个固定的时间步长“ind”，使用转移概率p1*p2*radon计算前一个时间步长“ind-1”上的期望值

谢谢大家!

更新：

我能够将其半矢量化，如下所示：

new = zeros(TR);
for i1 = 1 : TR
    for i2 = 1 : TR
        for j1 = 1 : TR
            for j2 = 1 : TR
                  new(i1, i2) = new(i1, i2) + p1(i1, j1) * p2(i2, j2) * ...
                                self.radon(ind - 1, i1, i2, j1, j2) * ...
                                current(j1, j2);
            end
        end
   end
end

所以现在它的运行时间是16秒，而不是2分钟。有人能提出更多的改进建议吗？谢谢

我将“如何将其矢量化”解释为“如何使其更快”，至少回答这个问题。除非使用Matlab2015b或更新版本，否则访问类属性的速度很慢。性能测量

您可以使用临时变量来提高性能：

for i1 = 1 : TR
    for i2 = 1 : TR
        new(i1, i2) = sum(sum((p1(i1, :)' * p2(i2, :)) .* ...           
                      squeeze(self.radon(ind - 1, i1, i2, :, :)) .* current));
    end
end

然后在代码中使用

radonslice（1，i1，i2，j1，j2）

。

我将“如何将其矢量化”解释为“如何使其更快”，至少回答这个问题。除非使用Matlab2015b或更新版本，否则访问类属性的速度很慢。性能测量

您可以使用临时变量来提高性能：

for i1 = 1 : TR
    for i2 = 1 : TR
        new(i1, i2) = sum(sum((p1(i1, :)' * p2(i2, :)) .* ...           
                      squeeze(self.radon(ind - 1, i1, i2, :, :)) .* current));
    end
end

---

然后在代码中使用

radonslice（1，i1，i2，j1，j2）

。

self.radon

是的，self.radon只是一个类属性。我将删除self以减少混淆。请将其保留在代码中。我认为这是你失去大部分表现的地方！为什么呢你是说matlab JIT编译器无法优化它吗？

self.radon

是的，self.radon只是一个类属性。我将删除self以减少混淆。请将其保留在代码中。我认为这是你失去大部分表现的地方！为什么呢你是说MatlabJIT编译器不能优化它吗？嗯，你的链接讨论的是类方法，而不是属性。我尝试使用radodslice，但实际上速度较慢：整个模拟只需6分钟，而不是2分钟。这两次90%以上的时间都花在这些嵌套循环中。对不起。事实上，这一变化略微加快了速度。我估计错了：）问题是关于方法，但基准也包含属性，搜索

classdef属性：

有没有加速“挤压”的方法？哈哈，现在matlab profiler说大部分时间都花在那里了……你可以尝试

置换
矩阵，一旦超出循环
r2=permute（radon[4,5,1,2,3]）
交换维度，然后
r2（：，：，ind-1，i1，i2）
Hm，您的链接讨论的是类方法，而不是属性。我尝试使用radodslice，但实际上速度较慢：整个模拟只需6分钟，而不是2分钟。这两次90%以上的时间都花在这些嵌套循环中。对不起。事实上，这一变化略微加快了速度。我估计错了：）问题是关于方法，但基准也包含属性，搜索
classdef属性：
有没有加速“挤压”的方法？哈哈，现在matlab profiler说大部分时间都花在那里了……你可以尝试
置换
矩阵，一旦超出循环
r2=permute（radon[4,5,1,2,3]）
交换维度，然后
r2（：，：，ind-1，i1，i2）