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

可以矩阵运算对代码进行优化，避免使用多层循环。具体来说，可以将 Tj 重构为 4D 张量，第 4 维为时间维，并将 q_delta 变为 3D 张量，第 3 维为时间维。然后，可以利用矩阵运算实现对所有时间切片的一次性加权和计算。最后，可以使用矩阵乘积运算实现所有有段对该点的影响的一次性计算。以下是代码示例：

% 将 Tj 转换为 4D 张量，第 4 维为时间维
Tj = permute(Tj, [1, 2, 3, 5, 7, 6, 4]);
[nj, jx, jy, ~, ts, ~, ~] = size(Tj);

% 将 Tj 转换为 3D 张量，第 3 维为段数
Tj = reshape(Tj, [nj*jx*jy, nj, ts]);

% 将 q_delta 转换为 3D 张量，第 3 维为时间维
q_delta = repmat(q_delta, [1, 1, nj]);

% 利用矩阵运算一次性计算所有时间切片的加权和
Tj = bsxfun(@times, Tj, permute(q_delta, [1, 3, 2]));
Tj = reshape(Tj, [nj*jx*jy, ts*nj]);
T = sum(Tj, 2);
T = reshape(T, [nj, jx, jy]);

% 利用矩阵乘积一次性计算所有有段对该点的影响
T1 = permute(Tj, [3, 2, 1]);
T1 = bsxfun(@times, q_delta, T1);
T1 = reshape(T1, [ts*nj, nj*jx*jy]);
T2 = T1 * reshape(T, [nj, jx*jy]);
T2 = reshape(T2, [ts, nj, jx, jy, nj]);
T2 = sum(T2, 1);
T2 = permute(T2, [2, 3, 4, 5, 1]);

% 将 T2 赋值给所有 ii
T2 = repmat(T2, [ni, 1, 1, 1]);

这种方法避免了多重循环和逐个计算，提高了代码的运行效率。