matlab程式**優化，效能優化
matlab是一種強大的計算工具，方便的矩陣運算與工具箱為程式設計人員提供了極大的便利。但是其效能的缺失使得處理一些大計算量問題時顯得效率不高，matlab程式的優化應從幾個方面展開：
1.矩陣提前分配空間，矩陣第一次使用之後避免改變矩陣的維數。
2.盡量使用矩陣運算，少使用迴圈。
3.呼叫多次的計算**寫成函式形式，而不是寫在指令碼程式中，因為matlab中，函式是被翻譯成微碼的，執行效率更高。
4.如果無法避免使用迴圈，可以使用混合程式設計技術實現該段**，這種方法在迴圈次數很大時可以將效能提公升數十倍甚至上百倍。
5.對於特定的演算法，首先想到的不應是自己編寫**，而是檢視matlab幫助文件，在matlab自帶函式庫中尋找是否存在現成函式。這樣做有兩個方面考慮，一方面matlab自帶函式很多並不是真正的指令碼檔案，而是使用其他高階程式語言編譯成的函式檔案（這種函式檔案的顯著特點是開啟該函式對應的m檔案，會發現內容中只有注釋而沒有實際的**，熟悉混合程式設計的同學看到這點會很熟悉，因為進行混合程式設計時，一般會建立乙個和對應函式名相同的m檔案用於儲存注釋資訊。matlab的開發者也使用了這一規範，使用者所看到的只是該函式的注釋而已，實際的計算**是保密的）使用這些函式，遠比自己編寫要高效；另一方面，使用自帶函式，可以顯著提高開發效率，減少程式設計者的工作量。
綜合以上考慮，開發高效的matlab計算程式的步驟是：
1.需求分析：首先對所要實現的演算法進行劃分，哪些部分可以使用matlab的指令碼語言進行處理，哪些部分可以使用混合程式設計技術實現。我個人傾向於對於核心的計算**使用混合程式設計技術實現，資料的初始化、最後結果的視覺化等使用matlab的指令碼語言實現。這樣選擇的依據是核心計算**使用混合程式設計技術實現後，真正的**可以保密，對於使用者，僅需提供其編譯好的mex檔案。另一方面，資料初始化需要很多資料處理**，如果使用c語言實現，意味著大量的迴圈，而使用matlab可以用矩陣的方式處理而避免使用迴圈，程式設計容易而且不易出錯。最後，結果的視覺化一般需要呼叫底層的庫，而使用c語言實現這些呼叫顯然不如直接使用matlab容易。
3.模組耦合。通過第二步，我們已經獲得了所有計算模組，且各個模組都已經沒有bug，可以獨立執行了，但是模組獨立執行並不代表整個程式可以很好的工作，這一步所做的工作就是將各個模組進行耦合、拼接、除錯，直到各個模組執行完好。前面第二步如果處理的好，這一步將會十分容易，即使存在bug，由於各個模組間隔離的很好，可以很方便的進行修正。
matlab程式效能優化與混合程式設計技術介紹
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