Performance Matlab：局部函数（子函数）是与主函数一起编译还是单独编译？

我听说MATLAB有一个自动的函数编译功能，如果您多次调用函数，如以下代码所示，可能会产生大量函数调用开销：

function output = BigFunction( args )
    for i = 1:10000000
        SmallFunction( args );
    end
end

如果将函数

SmallFunction（）

作为本地函数放在与

BigFunction（）

相同的文件中，调用该函数会更快吗？或者除了将

SmallFunction（）

中的代码粘贴到

BigFunction（）

中以优化性能之外，还有什么好的解决方案吗

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Edit：假设函数调用开销是由于需要编译造成的，这可能是错误的。问题是如何在不让代码看起来糟糕的情况下减少开销。

Matlab将读取的函数散列到内存中。如果函数作为独立函数存在于自己的文件中，则只编译一次。如果将

BigFunction

放在

BigFunction.m

中，并将

SmallFunction

放在

SmallFunction.m

中，那么您应该会获得一次编译m脚本的优化好处。

我的第一个问题的答案是，本地函数与另一个文件中的函数执行相同的操作

第二个问题的一个想法是，如果可能的话，将

SmallFunction（）

作为一个内联函数，这样可以减少函数调用开销。我在中找到了有关函数调用性能的更多信息，并将问题和答案粘贴到下面：

问题:

我有7种不同类型的函数调用：

内联函数。函数的主体是目录写入（内联）

函数在单独的MATLAB文件中定义。参数由调用函数传递（文件传递）

函数在单独的MATLAB文件中定义。参数通过引用全局变量提供；调用函数（文件全局）只提供索引

嵌套函数。参数由封闭函数传递（嵌套传递）

嵌套函数。参数是与封闭函数共享的参数；封闭函数（嵌套共享）只提供索引

子功能。参数由调用函数传递（子传递）

子功能。参数通过引用全局变量提供；调用函数（子全局）只提供索引

我想知道哪个函数调用通常比其他函数调用提供更好的性能

MathWorks支持团队的答案粘贴在此处：

每个函数调用的性能从最快到最慢的顺序如下：

内联>文件过程=嵌套过程=子过程>嵌套共享>子全局>文件全局

（A>B表示A比B快，A=B表示A和B一样快）

首先，内联是最快的，因为它不会产生与函数调用相关的开销

其次，当参数被传递给被调用函数时，调用函数设置参数的方式使被调用函数知道从何处检索参数。这种与函数调用相关的设置通常会带来性能开销，因此文件传递、嵌套传递和子传递比内联传递慢

第三，如果工作区与嵌套函数共享，并且嵌套函数的参数是工作区内共享的参数，而不是按值传递的参数，则该函数调用的性能将受到抑制。如果MATLAB在共享工作空间中看到共享变量，它将在工作空间中搜索该变量。另一方面，如果参数是由调用函数传递的，那么MATLAB不必搜索它们。此搜索所用的时间说明类型nest share比文件传递、nest传递和子传递慢

最后，当函数调用涉及全局变量时，性能会受到更大的抑制。这是因为为了寻找全局变量，MATLAB必须将其搜索空间扩展到当前工作空间的外部。此外，涉及全局变量的函数调用比其他函数调用慢得多的原因是MATLAB Accelerator没有优化此类函数调用。使用以下命令关闭MATLAB加速器时

功能加速关闭 内联和文件全局之间的性能差异变得不那么显著

请注意，这些行为在很大程度上取决于各种因素，如操作系统、CPU体系结构、MATLAB解释器以及MATLAB代码的作用

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尽管知道两者之间存在差异很有趣，但我高度怀疑您是否能从中获得显著的加速。您所说的“内联函数”是什么意思？匿名函数？根据我的经验，这些函数的性能通常比同等的子函数或M文件函数稍差。或者你的意思是自己做内联，也就是说，实际上不是一个函数！？是的，关于“内联函数”中的模糊性，您是对的。我的意思是用语法定义的匿名函数：

sqr=@（x）x.^2。不过我不同意你的表现。我做了一个快速的性能测试，比较了将square函数作为一个匿名函数（如上所述）或将其放在一个单独的文件中并执行大量操作的性能。匿名函数的性能明显更好，但粘贴代码的性能更好。