for ii=1:zks/2 %钻孔数 for b1=1:jy %计算点 Tj(:,:,:,zks+1-ii,:,jy+1-b1)= Tj(:,:,:,ii,:,b1); end end优化优化代码

这段代码的优化可以从以下几个方面入手：

1. 减少循环次数：可以通过将两个循环合并为一个循环来减少循环次数。

2. 减少重复计算：可以通过将 Tj(:,:,:,ii,:,b1) 存储为一个变量，避免在循环中重复计算。

3. 使用更高效的索引方式：可以使用线性索引代替多维索引，以减少索引的计算时间。

优化后的代码如下：

for i = 1:zks*jy/2 %计算次数
    ii = ceil(i/jy); %计算 ii
    b1 = jy - mod(i-1,jy); %计算 b1
    Tj(:,:,:,zks+1-ii,:,jy+1-b1) = Tj(:,:,:,ii,:,b1);
end

这个代码将两个循环合并为一个循环，并使用线性索引代替多维索引，减少了循环次数和重复计算，提高了代码的效率。

相关问题

for ii=1:zks 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 end向量化这段代码

这是一段 MATLAB 代码，用于计算一个三维数组 `T2` 和一个四维数组 `T`。对于每个 `ii`，`a1`，`b1`，将 `T2(ii,a1,b1,:)` 初始化为 0。然后，对于每个 `jj`，`j`，`kk`，使用 `q_delta(kk,jj)` 和 `Tj(jjj,j,kk,ii,a1,b1)` 计算 `T1`，并将其加到 `T(ii,a1,b1,j)` 上。最后，对于每个 `ii`，`a1`，`b1`，将 `T(ii,a1,b1,:)` 加到 `T2(ii,a1,b1,:)` 上。

以下是代码的向量化版本：

T = zeros(zks, jx, jy, nj);
T2 = zeros(zks, jx, jy, nj);
for jj = 1:ts
    jjj = (ts - jj + 1);
    T = T + bsxfun(@times, q_delta(:, jj), reshape(Tj(jjj, :, :, :, :), nj, ts, nj, zks, jx, jy));
    T2 = T2 + T;
end

这里使用了 `bsxfun` 函数对 `Tj` 进行了扩展，并使用了 `reshape` 函数将 `Tj` 的维度重新排列。然后使用 `bsxfun` 函数对 `T` 进行了乘法运算，得到了 `T` 的新值。最后将得到的 `T` 加到 `T2` 上。

for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0; JSY=b1*gj; for ii=1:zks SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); r=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); rr=r; Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj 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 for i=1:LL end end end end end end向量化代码

这一段代码中的循环嵌套比较复杂，但也可以通过向量化的方式进行改写。具体实现如下：

[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy);
JSX = a1*gj-r0;
JSY = b1*gj;

SLX = ZK(:,1);
SLY = ZK(:,2);
SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy);
SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy);

r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2);
rr = reshape(r, [], 1);

Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1);

z = (0:nj)*dz;
z = repmat(z', 1, jx*jy);
z = reshape(z, [], 1);

a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5;
b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5;
a = repmat(a', 1, jx*jy);
b = repmat(b', 1, jx*jy);
a = reshape(a, [], 1);
b = reshape(b, [], 1);

Tj = zeros(LL, jx*jy);

for ii = 1:zks
    for j = 1:nj
        if (j == 1)
            zj = 1;
        elseif (j == nj)
            zj = H-1;
        else
            zj = (j-1)*dz;
        end
        zj = repmat(zj, 1, jx*jy);
        
        Z1 = rr.^2 + (z-zj).^2;
        Z2 = rr.^2 + (z+zj).^2;
        
        aa = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd);
        ab = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(v*sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd);
        ac = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(-v * sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd);
        ad = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(v*sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd);
        
        Tj(:, :) = Tj(:, :) + (aa + ab - ac - ad);
    end
end

Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);

在向量化版本中，我们使用 `meshgrid` 函数生成 `a1` 和 `b1` 的网格坐标，并将计算结果保存在 `JSX` 和 `JSY` 中。我们使用 `repmat` 函数生成 `SLX` 和 `SLY` 的矩阵，并使用 `reshape` 函数将 `r` 向量转化为矩阵。同样使用 `repmat` 函数生成 `Xt`、`z`、`a` 和 `b` 的矩阵。

在循环中，我们使用 `trapz` 函数来代替 `integral` 函数求解积分。同时，我们将所有计算结果累加到 `Tj` 矩阵中，最后再使用 `reshape` 函数将 `Tj` 矩阵转化为三维数组。