之前的觀點是matlab的向量化的計算效率比for迴圈高。
今天考察乙個例子，計算10000個隨機數相加， 平台是matlab 2018b。
先說結論：進行預定義矩陣尺寸的for迴圈並且減少迴圈中的重複計算的情況下，效率比自帶函式的效率要高。
從此看出，提高效率的關鍵在於定義矩陣尺寸，而向量化不能有效的提高計算速度。
%
% 簡單for迴圈
tic;
dt =
1/n;w(
1)=0
;for i=1:n
w(i+1)=
w(i)
+sqrt
(dt)
*randn;
endt1 = toc;
plot(0
:dt:
1,w)
fprintf
('直接for迴圈: %f seconds\n\n'
, t1)
%% 預定義陣列
clear w
tic;
dt =
1/n;
w =zeros
(n+1,1
);for i=1:n
w(i+1)=
w(i)
+sqrt
(dt)
*randn;
endt1 = toc;
fprintf
(, t1)
%% 先計算好變數
clear w
tic;
dt =
1/n;
w =zeros
(n+1,1
);sdt =
sqrt
(dt)
;for i=1:n
w(i+1)=
w(i)
+ sdt*randn;
endt1 = toc;
fprintf
(, t1)
%% 向量化函式
clear w
tic;
dt =
1/n;
w =sqrt
(dt)
*cumsum([
0;randn
(n,1)]
);t1 = toc;
fprintf
(, t1)
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