在MATLAB中，仅使用标量运算，编写矩阵乘法子函数(mat_mul)，统计耗时，与MATLAB原生乘运算对比

在MATLAB中，你可以通过自定义一个名为`mat_mul`的子函数，使用基本的for循环或if条件结构来进行标量运算实现矩阵乘法。这种方法通常是为了教学或理解矩阵运算的基本原理，而不是为了性能优化，因为MATLAB自带的`*`操作符已经非常高效。

以下是一个简单的示例，如何手动实现矩阵乘法：

function result = mat_mul(scalar, A)
    % 确保输入是矩阵
    if ~isnumeric(A) || isscalar(A) || size(A, 2) ~= 1
        error('Input A must be a row vector.');
    end
    
    n = length(A);
    result = zeros(1, n);

    for i = 1:n
        result(i) = scalar * A(i);
    end
end

% 测试子函数
A = randn(5, 1); % 创建随机行向量
tic;
result_manual = mat_mul(2, A);
toc; % 记录手动计算的时间

% 使用MATLAB内置乘法
tic;
result_native = 2 * A;
toc; % 记录MATLAB原生乘法时间

% 比较两者
disp(['Manual multiplication time: ' num2str toc]);
disp(['Native multiplication time: ' num2str toc]);