for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0;%计算点x坐标 JSY=b1*gj;%计算点y坐标 for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1);%钻孔x坐标 SLY=ZK(ii,2);%钻孔y坐标 rr=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2);%计算点到钻孔的水平距离 Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj %计算点z坐标 if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj %计算区间 if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end end end end end end向量化这段代码
时间: 2024-01-15 17:03:21 浏览: 26
可以将该段代码向量化,避免使用嵌套循环,提高代码运行效率,具体实现如下:
```matlab
[a1, b1, ii] = ndgrid(1:jx, 1:jy, 1:zks);
JSX = a1.*gj - r0;
JSY = b1.*gj;
SLX = ZK(ii, 1);
SLY = ZK(ii, 2);
rr = sqrt((SLX - JSX).^2 + (SLY - JSY).^2);
Xt = JSX - SLX;
[j, k] = ndgrid(1:nj, 1:nj);
z = (j - 1).*dz .* (j~=1 & j~=nj) + (j==1) + (j==nj).*(H-1);
a = (2*k-3).*dz*0.5 .* (k~=1 & k~=nj) + (k==1).*0 + (k==nj).*(H-dz/2);
b = (2*k-1).*dz*0.5 .* (k~=1 & k~=nj) + (k==1).*dz/2 + (k==nj).*H;
```
这样可以将8个循环变成了3个ndgrid函数,可以使代码更为简洁且高效。
相关问题
for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0; JSY=b1*gj; end end提高这段代码计算速度
可以尝试使用向量化的方式来提高代码的计算速度,避免使用双重循环。可以将a1和b1转化为向量,然后进行矩阵运算,如下所示:
```
[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy);
JSX = a1*gj - r0;
JSY = b1*gj;
```
这样可以避免使用双重循环,提高代码的计算速度。另外,如果可能的话,可以考虑使用并行计算来进一步提高计算速度。
for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0;%计算点x坐标 JSY=b1*gj;%计算点y坐标 for ii=1:zks %钻孔数 SLX=ZK(ii,1);%钻孔x坐标 SLY=ZK(ii,2);%钻孔y坐标 rr=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2);%计算点到钻孔的水平距离 Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 end end end程序向量化
可以将程序向量化,如下所示:
```
[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); %生成二维网格坐标
JSX = a1 * gj - r0; %计算点x坐标
JSY = b1 * gj; %计算点y坐标
SLX = ZK(:, 1); %钻孔x坐标向量
SLY = ZK(:, 2); %钻孔y坐标向量
Xt = bsxfun(@minus, JSX(:), SLX'); %计算点到钻孔的x距离矩阵
Yt = bsxfun(@minus, JSY(:), SLY'); %计算点到钻孔的y距离矩阵
rr = sqrt(Xt.^2 + Yt.^2); %计算点到钻孔的水平距离矩阵
```
以上代码使用了meshgrid函数生成二维网格坐标,使用了bsxfun函数计算点到钻孔的距离矩阵,避免了使用循环的方式计算每个点的距离。这种向量化的方式能够提高程序的执行效率,尤其是在处理大规模数据时。