如何在Matlab中矢量化這些嵌套的for-loops？

我有一段代碼，在這裏我需要簡化，因爲它大大增加了我的腳本的運行時間：如何在Matlab中矢量化這些嵌套的for-loops？

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都是常數。當大小輸入超過400時，運行時間太長而無法等待，我可以通過千兆字節來觀看我的磁盤空間耗盡。有什麼建議？

謝謝！

來源

2013-08-22 jephex

我可以做的第一件事是預先確定：'freqResult =零（1，size^3）;' – Marcin

我忘了提及我預先分配這些語句：'resultLength =（size + 1）^ 3; freqResult =零（resultLength，1）;'我認爲你的排序是正確的。 – jephex

這個怎麼樣：

[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

在我的電腦，爲大小= 400，版本3圈需要136S而這一次需要19秒。

更多的「matlaby」的方式ü也可以連做如下：

[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);

但由於某些原因，這會更慢，則以上版本。

來源

2013-08-22 01:53:34 Marcin

一個更快的解決方案，可以（基於馬辛的答案）：

[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);

大約需要5秒鐘，我的PC上size = 300

下運行的更快（但不看起來非常好）：

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);

這需要3.5秒〜爲size = 300

來源

2013-08-22 16:44:21 Eyal

如何在Matlab中矢量化這些嵌套的for-loops？

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