1樓：
命令：matlabpool local 可以開啟4個執行緒；（4核本質上就支援4執行緒，用更多的執行緒幾乎獲得不了加速）matlabpool close 可以關閉
為了使用這些執行緒，可以用parfor來代替普通的for，但是parfor迴圈必須儘量保持每次迴圈間的獨立性，並且有一些具體的要求可以看幫助文件。
當正確使用了parfor後，可以獲得幾倍的加速
2樓：tn瓶邪
加和減：
加減法的命令很簡單，直接用加或者減號就可以了。如：
c=a+b
d=a-b
乘法：一般乘法：c=a*b,要求a的列數等於b的行數。
如果a,b是一般的向量，如a=[1,2,3] b=[3,4,5]點積： dot(a,b),
叉積： cross（a,b)
卷積： conv(a,b)
除法：一般在解線性方程組時會用到。
x=a\b 如果ax=b，則 x=a\b是矩陣方程的解。
x=b/a 如果xa=b, 則x=b/a是矩陣方程的解。
轉置時，矩陣的第一行變成第一列，第二行變成第二列，。。。
x=a.'
求逆：要求矩陣為方陣。這在矩陣運算中很常用。
x=inv(a)
如何提高matlab計算效率，多核處理器平行計算怎麼弄啊
3樓：
如果cpu利用率低，而計算慢的話，說明你的程式處理的資料量並不大，但是處理流程很複雜，裡面肯定涉及了很多的類似於for迴圈的語句，使得程式的時間複雜度一下子就上去了。看了下面你的補充回答，好像和多核處理平行計算沒關係的。雖然最新版的matlab支援這種執行方式，但感覺你似乎還用不到這麼做。
建議你還是優化一下你的演算法。儘量減少for迴圈的次數，對於矩陣和向量運算，直接可以採用matlab現有的運算方法。
4樓：匿名使用者
matlab為一種解釋性語言，在for迴圈等的執行效率方面與c語言等相差明顯，但如果方便將問題以向量或矩陣的形式運算的話，matlab具有無可比擬的計算效率優勢。新的matlab2010確實提供了for迴圈等的多核處理命令，如parfor等，但限制條件過多，並不實用。
其實，在當前的主流計算機的計算速度保證下，只要進行預分配維數等操作，for迴圈也不會十分慢。所謂預分配維數指先定義a=ones(1,256)等，然後再for迴圈a(i)=...
c++計算速度能比matlab快多少倍？ 55
5樓：匿名使用者
簡潔地解釋一下：
******************************===
首先宣告，fortran / c是高階語言，matlab是解釋型語言。
如果你的matlab程式有一個大迴圈，那麼每次迴圈時matlab都要解釋一次語句，因此你的100分鐘當中，有相當一部分不是在執行程式，而是在解釋程式。
fortran / c只是在編譯的時候解釋一次，將程式轉成機器可識別的**。因此如果有大迴圈，就應該用fortran / c。matlab只適用於小程式，也就算是個高階計算器。
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其次，關於fortran / c。都是高階語言，速度上不會有太大區別。
fortran可以直接進行矩陣操作，因此可以直接把數學公式轉換成語句。fortran的意思就是formula translator，適合於做數值計算。
c的優勢是指標，因此適合於存在複雜資料結構的問題。但如果要用c實現矩陣操作，就必須自己寫繁瑣的迴圈。
明白了嗎？
6樓：匿名使用者
你給的例子裡，我認為matlab要比用c++實現慢的多，因為matlab要反覆呼叫同一個函式，簡單的加法運算或許其內部還是按照矩陣的方式來處理的，而c++沒這方面的問題，函式只需呼叫一次，加法若干個機器指令就可以完成。但是，如果是運算量很大的數值計算的話，相信matlab更快.
7樓：heart凡碧
真的要100分鐘麼？！！今天用四種語言做十億次加法運算，c語言2.5s左右，matlab 1.
5秒左右 r語言在35s左右 python在95s左右，python最不適合做計算密集型的，有gil鎖
8樓：匿名使用者
c++是編譯型語言，而matlab是解釋型語言，有很多功能耗資源很多，比如不需要定義變數，這需要在執行過程中不斷動態分配記憶體；預設所有變數都是雙精度型，也很佔資源；像eval這類文字巨集更是慢的不行。
其實經過充分優化的matlab不比c++慢多少，不過這樣優化以後matlab的優點也基本要去一大半。請參考
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