MATLAB：匿名函数的性能问题

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优化我的MATLAB代码时，我偶然发现了一个关于匿名函数的怪异问题。

就像我在该线程中意识到的那样，有时匿名函数的运行速度非常慢。但是，只需对函数进行最少的更改，它就可以与子函数或嵌套函数一样快地运行。

我使用了这个（简单的）测试文件来重现Windows 7 64位下Matlab R2010b的行为：

clear all; close all; clc; % functions fn1 = @(x) x^2; fn2 = @(x) double(x^2); % variables x = linspace(-100,100,100000); N = length(x); %% anonymous function y = zeros(1,N); t = tic; for i=1:N y(i) = fn1(x(i)); end tm.anonymous_1 = toc(t); %% anonymous function (modified) y = zeros(1,N); t = tic; for i=1:N y(i) = fn2(x(i)); end tm.anonymous_2 = toc(t); %% print tm 我得到的结果是：

tm = anonymous_1: 1.0605 anonymous_2: 0.1217 如您所见，第一种方法要慢大约10倍。我不知道是什么触发了这种加速/减速。我尝试了不同的方法，获得了几乎相同的（快速）时间：

fn2 = @(x) 1 * x^2; fn2 = @(x) 0 + x^2; fn2 = @(x) abs(x^2); fn2 = @(x) x*x;
在开始分析所有功能之前，我想知道是否有人对此行为有解释？


PS：我知道“向量化”方法要快得多，但是在我的情况下，求解器将针对每个可变时间步长评估函数，因此这不是一种选择。



回答：

看起来在'fn2'的情况下，Matlab优化器能够内联该函数，而在'fn1'的情况下却无法这样做。

这可能与Matlab有关参数和返回值的标量，复杂性或结构的知识有关。它可能会弄清楚“ i”（调用现场的参数）必须是标量，实数和非结构化的。给定一个标量参数，然后尝试找出函数的行为。对于'fn2'，Matlab的优化程序静态确定其始终可以将'double（）'的所有可能结果放入目标变量'y（i）'。由于某些原因，优化器的设计者才知道，因此Matlab无法对“ fn1”得出相同的结论。可能存在一些非显而易见的极端情况，或者'^'缺少优化器依赖的一些元数据。无论如何，结果是在'fn1'的情况下，Matlab显然在每次迭代时都会重新评估该函数。

无论如何，静态优化动态语言在编译器设计中是一件黑手艺。



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