Performance 如何在Matlab中对这些嵌套for循环进行矢量化？

我这里有一段代码需要简化，因为它大大提高了脚本的运行时间：

size=300;
resultLength = (size+1)^3;
freqResult=zeros(1, resultLength);

inc=1;

for i=0:size,
    for j=0:size,
        for k=0:size,
            freqResult(inc)=(c/2)*sqrt((i/L)^2+(j/W)^2+(k/H)^2);
            inc=inc+1;
        end
    end
end

c、 L、W和H都是常数。当输入的大小超过400时，运行时间就太长，无法等待，我可以看到我的磁盘空间以千兆字节的速度耗尽。有什么建议吗

谢谢

这个呢：

[kT, jT, iT] = ind2sub([size+1, size+1, size+1], [1:(size+1)^3]); 
for indx = 1:numel(iT)

    i = iT(indx) - 1;
    j = jT(indx) - 1;
    k = kT(indx) - 1;        

    freqResult1(indx) = (c/2)*sqrt((i/L)^2+(j/W)^2+(k/H)^2);
end

在我的电脑上，尺寸=400时，3个循环的版本需要136秒，而这一个需要19秒

要了解更多“matlaby”方法，您甚至可以执行以下操作：

[kT, jT, iT] = ind2sub([size+1, size+1, size+1], [1:(size+1)^3]); 
func = @(i, j, k) (c/2)*sqrt((i/L)^2+(j/W)^2+(k/H)^2);
freqResult2 = arrayfun(func, iT-1, jT-1, kT-1);

但由于某些原因，这比上述版本慢。

更快的解决方案可能是（根据Marcin的回答）：

在我的电脑上运行

size=300大约需要5秒钟

以下速度更快（但看起来不是很好）：

对于
size=300，
freqResult=0（1，size^3），需要约3.5s的时间
我忘了提到我预先分配了以下语句：
resultLength=（size+1）^3；freqResult=零（resultLength，1）不过我认为您的订购是正确的。
   [k, j, i] = ind2sub([size+1, size+1, size+1], [1:(size+1)^3]); 
   freqResult = (c/2)*sqrt(((i-1)/L).^2+((j-1)/W).^2+((k-1)/H).^2); 

   k = repmat(0:size,[1 (size+1)^2]);
   j = repmat(kron(0:size, ones(1,size+1)),[1 (size+1)]);
   i = kron(0:size, ones(1,(size+1)^2));
   freqResult = (c/2)*sqrt((i/L).^2+(j/W).^2+(k/H).^2);