MatlabOOP与慢速运算符重载

是否可以从下面的简单类中获得3-6倍的加速

我试图创建一个类，它假装是一个内联函数，但是括号/subsref操作符重载对我来说不够快

我创建了类

CTestOp

来替换内联函数

f=@（x）A*x

，方法是让subsref获取一个向量，并将其与类属性

A

相乘

基准测试表明，对于较小的

A

和

x

（例如，m=5），使用内联函数所需的时间是只写

A*x

所需的时间的4-7倍，使用类所需的时间是使用内联函数所需的时间的4-7倍：

Elapsed time is 0.327328 seconds for the class
Elapsed time is 0.053322 seconds for the inline function.
Elapsed time is 0.011704 seconds for just writing A*x.

我已经做了一系列的改进来达到这一点，但也存在一些问题。例如，我可以通过不要求

this.A

而看到实质性的收益，但这违背了整个目的。我本想使用一个抽象类，它允许我们编写各种

操作

函数——但是，虽然使类抽象并没有增加多少时间，但实际的函数调用却增加了时间

有什么想法吗

课程为：

classdef CTestOp < handle

    properties     
        A = [];
    end

    methods
        function this = CTestOp(A)
            this.A = A;
        end

        function result = operation(this, x)
            result = this.A*x;
        end

        function result = subsref(this, S)

%             switch S.type
%                 case '()'
                    %   result = this.operation(S.subs{1});  % Killed because this was really slow
                    %   result = operation(this, S.subs{1}); % I wanted this, but it was too slow
                    result = this.A*S.subs{1};
%                 otherwise
%                     result = builtin('subsref', this, S);
%             end

        end
    end

end

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如果您想在Matlab中编写快速代码，诀窍总是将代码矢量化。 使用MatlabOO也是如此。虽然我目前无法测试它，但我很有信心，您可以通过执行一个大操作而不是许多小操作来减少开销

在您的特定示例中，您可以再次运行基准测试，并通过更改以下两行来查看我的语句是否有效：

m = 500; % Work with one big matrix rather than many tiny ones

nc = 99; % Just some number that should give you reasonable run times

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如果您想在Matlab中编写快速代码，诀窍总是将代码矢量化。 使用MatlabOO也是如此。虽然我目前无法测试它，但我很有信心，您可以通过执行一个大操作而不是许多小操作来减少开销

在您的特定示例中，您可以再次运行基准测试，并通过更改以下两行来查看我的语句是否有效：

m = 500; % Work with one big matrix rather than many tiny ones

nc = 99; % Just some number that should give you reasonable run times

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我确信性能和OO在Matlab中是互斥的。如果您还没有这样做，请查看本文。@slayton:OOP与Matlab的其他部分一样：避免大量不必要的函数/方法调用。在MATLAB中做OOP，就像你在java或C++中所做的（即很多有很多小方法的调用的类）效率不高。@ Navan是完全正确的，特别是注意到你使用的是点引用方法调用，调用比函数调用风格调用慢。（也就是说，您使用的是obj.method（）而不是method（obj）-在内部，对于第一种样式，MATLAB首先必须检查您是否打算为obj编制索引，而不是对其调用函数（是的，即使您将paren放在了那里）。我确信性能和OO在Matlab中是互斥的。如果您还没有这样做，请查看本文。@slayton:OOP与Matlab的其他部分一样：避免大量不必要的函数/方法调用。在MATLAB中做OOP，就像你在java或C++中所做的（即很多有很多小方法的调用的类）效率不高。@ Navan是完全正确的，特别是注意到你使用的是点引用方法调用，调用比函数调用风格调用慢。（也就是说，您使用的是obj.method（）而不是method（obj）-在内部，对于第一种样式，MATLAB首先必须检查您是否打算为obj编制索引，而不是对其调用函数（是的，即使您将paren放在那里）。在这种情况下，我选择了一个小维度来隔离和测量开销。的确，我们可以减少花费在开销上的时间百分比，但我们希望消除实际开销，而不仅仅是说它无关紧要。@Steve这是正确的，但是，如果您的大矩阵包含所有这些小矩阵的信息，那么也可以减少总开销（毫秒）。在这种情况下，我选择了一个小维度来隔离和测量开销。的确，我们可以减少花费在开销上的时间百分比，但我们希望消除实际开销，而不仅仅是说它无关紧要。@Steve这是正确的，但是如果你的大矩阵包含所有这些小矩阵的信息，那么也可以减少总开销（毫秒）。