T2(ii,:,:,:) = 0;for jj=1:ts jjj = (ts-jj+1); T = reshape(Tj(jjj,:,:,:,ii,:,:), [nj, jx, jy, nj]); T = permute(T, [4, 2, 3, 1]); T = reshape(T, [nj, jx*jy, nj]); T = q_delta(:,jj) .* T; T = sum(T, 3); T2(ii,:,:,:) = T2(ii,:,:,:) + reshape(T, [1, jx, jy, nj]);end向量化
时间: 2023-07-02 11:16:38 浏览: 56
可以将循环部分的代码向量化,避免使用 for 循环。具体地,可以利用矩阵运算实现对 Tj 的所有 ts 个切片同时进行操作。以下是代码示例:
```
% 将 Tj 转换为 4D 张量,第 5 维为时间维
Tj = permute(Tj, [1, 2, 3, 7, 4, 5, 6]);
[nj, jx, jy, ts, ~, ~, ~] = size(Tj);
% 将 Tj 转换为 3D 张量,第 3 维为时间维
Tj = reshape(Tj, [nj*jx*jy, ts, nj]);
% 对 Tj 的所有 ts 个切片同时进行操作
Tj = bsxfun(@times, Tj, permute(q_delta, [1, 3, 2]));
Tj = permute(Tj, [3, 1, 2]);
T = sum(Tj, 3);
T2 = reshape(T, [nj, jx, jy, nj]);
% 将 T2 赋值给所有 ii
T2 = repmat(T2, [ni, 1, 1, 1]);
```
其中,`bsxfun` 函数实现了对 `q_delta` 和 `Tj` 的自动广播运算。这种方法可以显著提高代码的运行效率。
相关问题
for a1=1:jx %计算点x坐标 for b1=1:jy %计算点y坐标 T2(ii,a1,b1,:)=0; for jj=1:ts %时间 jjj=(ts-jj+1); for j=1:nj %确定哪一段(通俗一点计算点深度z坐标) T(ii,a1,b1,j)=0; for kk=1:nj %所有有段对该点的影响 T1=q_delta(kk,jj)*Tj(jjj,j,kk,ii,a1,b1); T(ii,a1,b1,j)=T(ii,a1,b1,j)+T1; end end T2(ii,a1,b1,:)=T2(ii,a1,b1,:)+T(ii,a1,b1,:); end end end优化代码
可以尝试使用向量化操作,减少循环次数,提高代码的效率。优化后的代码如下:
```
T2(ii,:,:,:) = 0;
for jj=1:ts
jjj = (ts-jj+1);
T = reshape(Tj(jjj,:,:,:,ii,:,:), [nj, jx, jy, nj]);
T = permute(T, [4, 2, 3, 1]);
T = reshape(T, [nj, jx*jy, nj]);
T = q_delta(:,jj) .* T;
T = sum(T, 3);
T2(ii,:,:,:) = T2(ii,:,:,:) + reshape(T, [1, jx, jy, nj]);
end
```
这样可以大大减少循环次数,提高代码的效率。另外,如果能够将Tj数组重组成一个四维数组,那么可以使用更简单的方式来计算T数组。例如,将Tj重组成一个四维数组Tj4,其中Tj4(i,j,k,l)表示第i个时间步、第j个深度段、第k个有限元节点对第l个深度段的影响。这样,可以使用以下代码来计算T数组:
```
T2(ii,:,:,:) = 0;
for jj=1:ts
jjj = (ts-jj+1);
T = Tj4(jjj,:,:,:) * q_delta(:,jj);
T2(ii,:,:,:) = T2(ii,:,:,:) + T;
end
```
这样可以进一步简化代码,提高代码的可读性和可维护性。