故意降低了MATLAB函数的速度？

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我想为MATLAB编写一个非常慢的程序。我说的是O（2 ^ n）或更糟。它必须完成，并且必须确定性地缓慢，因此不要“如果rand（）= 123,123，请退出！”这听起来很疯狂，但实际上是针对分布式系统测试的。我需要创建一个.m文件，使用MCC对其进行编译，然后在我的分布式系统上运行它以执行一些调试操作。

该程序必须一直在工作，因此sleep()不是有效的选项。

我尝试制作一个随机的大矩阵并找到其逆矩阵，但这完成得太快了。有任何想法吗？


回答：
在我的1.86 GHz单核计算机上，对于2048长的输入向量x，这种离散傅立叶变换的简单实现耗时约9秒。输入4096个输入可将时间延长至〜35秒，接近于O（N ^ 2）的4倍。我没有耐心尝试更长的输入内容:)

function y = SlowDFT(x) t = cputime; y = zeros(size(x)); for c1=1:length(x) for c2=1:length(x) y(c1) = y(c1) + x(c2)*(cos((c1-1)*(c2-1)*2*pi/length(x)) - ... 1j*sin((c1-1)*(c2-1)*2*pi/length(x))); end end disp(cputime-t); 编辑：或如果您要强调内存比CPU：

function y = SlowDFT_MemLookup(x) t = cputime; y = zeros(size(x)); cosbuf = cos((0:1:(length(x)-1))*2*pi/length(x)); for c1=1:length(x) cosctr = 1; sinctr = round(3*length(x)/4)+1; for c2=1:length(x) y(c1) = y(c1) + x(c2)*(cosbuf(cosctr) ... -1j*cosbuf(sinctr)); cosctr = cosctr + (c1-1); if cosctr > length(x), cosctr = cosctr - length(x); end sinctr = sinctr + (c1-1); if sinctr > length(x), sinctr = sinctr - length(x); end end end disp(cputime-t); 这比在每次迭代中计算sin和cos更快。 2048长的输入大约需要3秒，而16384长的输入大约需要180秒。



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