一、Matlab For循环
在matlab中,for循环是一种常见的循环结构,可以完成对向量、矩阵等数据结构中的元素进行遍历、操作的操作。下面是Matlab for循环的基本语法:
for index = values
statement1
statement2
...
end
其中,index
是迭代变量,values
是迭代列表,定义了每一次循环迭代的长度与规则。其中Index通过按values顺序迭代,每次迭代一个传递的值。在循环体(statement)中,可以执行任何语句,包括另一个循环。使用“end”表示循环体的结束。
二、Matlab For循环数组运算
与其他编程语言类似,Matlab也支持对数组进行for循环操作。一个常见的例子就是矩阵相乘。
a = [1,2;3,4];
b = [1,1;1,1];
c = zeros(size(a));
for i=1:size(a,1)
for j=1:size(a,2)
for k=1:size(b,2)
c(i,j) = c(i,j) + a(i,k) * b(k,j);
end
end
end
上面的代码利用了双重循环将矩阵 c 的每一个元素计算出来。但这个过程确实比较慢,因为它并没有利用 MatLab 的优化矩阵运算程序库。
三、Matlab并行循环
为了提高程序的并行化处理能力,MatLab引入了PCT(Parallel Computing Toolbox,MatLab并行计算工具箱)生成并行循环。Matlab的并行循环通过修改MatLab的for循环结构来实现, 改写后的for循环与普通的for循环有相同的语法,都是完全交换不同迭代的顺序。
tic
parfor i=1:100
c(i) = a(i)^2;
end
toc
这个例子中,变量 i 是在每个工作进程(worker)之间自动分配的,这样每个进程只需要处理它所分配的那一部分。parfor
的语法和 for
循环非常类似,只是把 for
换成了 parfor
,然后程序就能自动地把循环分配到多个进程中。
四、Matlab的for循环语句怎么写
Matlab for循环语句的写法与其他编程语言有些许不同。Matlab for循环通常使用向量表达式,也可以使用起始值、步长及结束值表达式的集合。以下是一个基本的 for 循环语句的例子:
for i=1:10
disp(i);
end
对于序列式的循环,Matlab还提供了一个语句 step
,可以在迭代中控制循环的情况。该语句使用范围函数的输出,可以指定要迭代的步长。例如:
for i=1:step:n
% body of for loop
end
五、Matlab GPU并行计算
MatLab 还支持使用 GPU 进行并行计算,可通过GPU环境加速算法的计算速度。
%使用GPU计算数组
A = gpuArray(rand(10000));
B = gpuArray(rand(10000));
C = A*B;
%使用GPU计算单个数学函数
D = gpuArray(rand(10000,1));
E = fft(D);
注意,所有数组操作都要使用 gpuArray
函数将数组放入 GPU 内存。
六、并行计算Matlab
在MatLab中,计算密集型的算法常常是串行计算,这样的计算一旦需要的时间超过30秒,就会耗费比较多的时间。因此,使用并行计算来处理复杂的算法问题是非常必要和有意义的。
针对要并行的计算部分,Matlab提供了如下两种基本的并行方式:
- 将任务划分成为小块大小相等的几个子任务,并由多个线程同时处理,从而提高处理速度;
- 将任务集合分开放到不同的线程之间处理,线程之间通过共享内存的方式交互信息来完成任务。
代码示例
%Matlab For循环
for index = values
statement1
statement2
...
end
%Matlab For循环数组运算
a = [1,2;3,4];
b = [1,1;1,1];
c = zeros(size(a));
for i=1:size(a,1)
for j=1:size(a,2)
for k=1:size(b,2)
c(i,j) = c(i,j) + a(i,k) * b(k,j);
end
end
end
%Matlab并行循环
tic
parfor i=1:100
c(i) = a(i)^2;
end
toc
%Matlab的for循环语句怎么写
for i=1:10
disp(i);
end
%Matlab GPU并行计算
A = gpuArray(rand(10000));
B = gpuArray(rand(10000));
C = A*B;
D = gpuArray(rand(10000,1));
E = fft(D);
%并行计算Matlab
%详见PCT Parallel Computing Toolbox相关文档