加速步长法 MATLAB程序
提高matlab运算速度的几种方法
由于matlab是一种解释性语言，所以在matlab程序中最忌讳直接使用循环语句，如果不得已要使用for循环，可以采用以下方法提高速度。
1、使用6.5以上版本，对循环已作优化；2、尽可能转化为矩阵运算；3、转化为二进制执行文件运算，如使用matlab内带的编译系统或matcom以及com组件技术。
其中com组件技术最方便的就是利用com builder来实现，这里重点介绍。
com builder是matlab6.5才有的，也是mathworks公司推荐使用于混合编程的，这些日子进行了全方位的摸索，感觉是爽呆了，下面我们一起来揭开它的神秘面纱。
此系列分为以下几块：1.matlab下做com组件2.vb,c#.net实现调用3.vc实现调用4.打包5.优缺点评注其中2,3部分可以选择一个看matlab下做com组件com是component object module的简称，它是一种通用的对象接口，任何语言只要按照这种接口标准，就可以实现调用它。
matlab6.5新推出来的combuilder就是把matlab下的程序做成com组件，供其他语言调用。
我们先准备两个测试文件，并copy一个图片到c盘下，起名叫1.jpg(这些你都可以改的，我这儿是为了程序方便)：第一个叫im_test.m如下:function im_test %这个文件不带输入与输出I=imread('c:\1.jpg'); %因为以前带有imshow的程序用mcc编成dll后用不%了，所以想试combuilder是否imshow(I); %能支持这些函数第二个叫split2rgb.m，就是前些日子Zosco发给我的那个程序，因为它用mcc编成dll后有问题，所以我在这儿继续将它进行测试，而且它也带有多个输入及输出参数，所以也正好拿来测试在matlab的workspace下打comtool，就打开了matlab com builder，点击file-new project，新建一个工程，在component name里填上comtest，Class name里填上一个sgltest(并将自动生成classes里的comtest remove掉),compliecode in选c或c++都无所谓，将Complier options里的Use Handle Graphics library的复选框画上，点击ok就行了。
如何优化Matlab代码的运行速度
如何优化Matlab代码的运行速度在科学计算和数据分析领域，Matlab是一个被广泛使用的编程语言和环境。
然而，由于其解释性的特点，Matlab的执行效率并不是很高。
为了提高Matlab代码的运行速度，我们可以采取一系列优化措施。
本文将介绍一些常见的Matlab代码优化技巧，以提高程序的执行效率。
1. 向量化操作Matlab在处理矩阵和向量运算时效率非常高。
因此，我们应尽量避免使用显式的循环结构。
可以尝试将循环转化为向量操作，使用点乘、点除等运算符，以减少循环次数，提高计算速度。
例如，对于两个向量的元素级别的运算，可以使用“.*”和“./”运算符，而不是显式地使用循环。
2. 预分配变量内存空间在Matlab中，数组的大小是可以动态调整的。
然而，频繁地增加数组的大小会导致额外的内存分配和拷贝操作，从而降低程序的执行效率。
为了避免这种性能损失，我们可以在循环之前预先分配足够的内存空间。
这样一来，Matlab就不需要进行内存分配和拷贝操作，从而提高了程序的执行速度。
3. 使用适当的数据结构在Matlab中，使用适当的数据结构可以提高程序的执行效率。
例如，使用稀疏矩阵代替密集矩阵可以减少存储空间和计算量。
另外，使用cell数组可以在不同的数据类型之间进行存储和访问，从而提高程序的灵活性和执行效率。
4. 减少内存访问和拷贝Matlab中的内存访问和拷贝操作是比较耗时的。
为了提高程序的执行效率，我们可以尽量避免频繁地进行内存访问和拷贝操作。
例如，在循环中可以将局部变量提到循环外，以减少重复的内存访问和拷贝。
5. 使用Matlab编译器Matlab提供了一个编译器（MEX）来将Matlab代码转化为可执行的机器代码。
使用MEX编译器可以显著提高Matlab代码的执行效率。
通过编译，我们可以使用机器级别的优化和并行化技术，从而提高程序的运行速度。
6. 使用并行计算Matlab中的并行计算工具箱可以有效地利用多核处理器的计算能力，提高程序的执行速度。
matlab newmark法
matlab newmark法Matlab Newmark法是一种非线性动力学分析方法，主要用于求解动力学系统的时间响应。
该方法由Newmark在20世纪50年代提出，在工程结构领域得到了广泛应用。
本文将分步骤回答关于Matlab Newmark法的问题，包括算法原理、计算步骤、优缺点以及实际案例的应用。
一、算法原理1.1 基本原理Matlab Newmark法是一种基于离散时间步长的计算方法。
其基本原理是通过将系统的运动方程转化为等效的一阶微分方程组，然后使用步进法进行数值求解。
该方法采用了二阶精度的数值积分公式，具有较高的计算精度和稳定性。
1.2 新马克法公式Matlab Newmark法的核心公式为：δu(t+Δt) = u(t) + Δt * v(t) + Δt^2 * (0.5 - β) * a(t)δv(t+Δt) = v(t) + Δt * (1 - γ) * a(t)δa(t+Δt) = (1 - γ) * a(t) + γ* a(t+Δt)其中，δ表示增量，u(t)、v(t)和a(t)分别表示位移、速度和加速度在时间t的值，β和γ为Newmark法的两个参数。
二、计算步骤2.1 确定系统参数首先，需要确定系统的质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵，以及外部激励载荷等参数。
2.2 确定时间步长根据求解精度和计算效率的要求，选择合适的时间步长Δt。
2.3 初始化位移、速度和加速度给定初始位移、速度和加速度的值。
2.4 进行时间循环使用Newmark法的公式，根据当前时刻的位移、速度和加速度的值，计算下一时刻的位移、速度和加速度。
2.5 判断收敛条件在每个时间步长内，判断计算结果是否满足收敛要求。
如果满足要求，则继续计算下一个时间步长；如果不满足要求，则重新选择适当的步长，并重新进行计算。
2.6 输出结果将每个时间步长内计算得到的位移、速度和加速度的值保存起来，以获取系统的时间响应曲线。
三、优缺点3.1 优点Matlab Newmark法具有以下优点：- 可以处理复杂的非线性动力学系统。
提高MATLAB程序运算速度的几个窍门
提高MATLAB程序效率的几点原则，这些都是俺在这两年中参加四次数模编写大量m程序总结的经验，加之网上很多英雄也是所见略同。
1.“计算向量、矩阵化，尽量减少for循环。
”因为MATLAB本来就是矩阵实验室的意思，他提供了极其强大而灵活的矩阵运算能力，你就没必要自己再用自己编写的for循环去实现矩阵运算的功能了。
另外由于matlab是一种解释性语言，所以最忌讳直接使用循环语句。
但在有些情况下，使用for循环可以提高程序的易读性，在效率提高不是很明显的情况下可以选择使用for循环。
口说无凭，下面是利用tic与toc命令计算运算所用时间的方法，测试两种编程的效率。
需要说明的是没有办法精确计算程序执行时间，matlab帮助这样写到“Keep in mind that tic and toc measure overall elapsed time. Make sure that no other applications are running in the background on your system that could affect the timi ng of your MATLAB programs.”意思是说在程序执行的背后很可能有其他程序在执行，这里涉及到程序进程的的问题，m程序执行的过程中很可能有其他进程中断m程序来利用cup，所以计算出来的时间就不仅是m程序的了，在这种情况下我把那些寄点去掉，进行多次计算求他的平均时间。
n = 100;A(1:1000,1:1000) = 13;C(1:1000,1) = 15;D(1:1000,1) = 0;for k = 1:nD(:) = 0;ticfor i = 1:1000for j = 1:1000D(i) = D(i) + A(i,j)*C(j);endendt1(k) = toc;%------------------D(:) = 0;ticD = A*C;t2(k) = toc;endu = t1./t2;u(u<0) = [];plot(u)p = mean(u) t1、t2分别代表用for循环编程和矩阵化编程计算矩阵乘向量所用时间，u代表时间的比值。
解决MATLAB中常见问题的技巧和方法
解决MATLAB中常见问题的技巧和方法MATLAB是一种高级编程语言和数值计算环境，被广泛应用于工程、科学和数学等领域。
然而，在使用MATLAB的过程中，可能会遇到一些常见的问题，这些问题可能会降低编程效率和准确性。
本文将介绍一些解决MATLAB中常见问题的技巧和方法，以帮助用户更好地应对挑战。
第一，解决MATLAB速度慢的问题。
在使用MATLAB时，我们可能会遇到速度慢的情况，这对于大规模数据处理和复杂计算任务来说是一个常见问题。
为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：1. 合理利用向量和矩阵运算。
MATLAB在处理向量和矩阵运算时具有高效的内建函数，因此我们应该尽量避免使用循环，并使用矩阵和向量的索引和运算进行计算。
2. 使用适当的数据类型。
MATLAB提供了多种数据类型，如单精度浮点数（single）、双精度浮点数（double）和整数（integers）等。
根据需求选择适当的数据类型可以提高计算效率。
3. 避免频繁的内存分配和拷贝。
在循环中频繁地重新分配内存或复制数据会导致性能下降。
我们可以提前分配好足够的内存空间，并尽量重复利用已经分配的内存。
第二，解决MATLAB图形绘制问题。
图形绘制是MATLAB的一个重要功能，但在实际应用中可能会遇到一些问题，如图形显示不清晰、图例显示不正确等。
为了解决这些问题，我们可以尝试以下做法：1. 增加图形分辨率。
通过设置图形的分辨率，可以提高图形的清晰度。
可以使用“dpi”命令设置分辨率，如“dpi(300)”可以将分辨率设置为300dpi。
2. 调整坐标轴范围和刻度。
使用“xlim”和“ylim”命令可以调整坐标轴的范围，并使用“xticks”和“yticks”命令来设置刻度。
这样可以确保图形显示完整且刻度清晰。
3. 使用适当的图形对象。
MATLAB提供了多种图形对象，如线图（plot）、散点图（scatter）和条形图（bar）等。
根据需要选择适当的图形对象可以更好地呈现数据。
matlab ode78源程序
MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程设计的高级编程语言和交互式环境。
其ODE78函数是MATLAB中用于求解常微分方程组的函数，能够高效地求解一般形式的刚性和非刚性常微分方程组。
本文将介绍ODE78函数的源程序以及其相关知识。
一、ODE78函数介绍1. ODE78函数是MATLAB中的一个常微分方程（ODE）求解器，可用于解决形如dy/dx=f(x,y)的一阶和高阶ODE。
2. ODE78函数利用Adams-Bashforth-Moulton方法和变步长算法实现了高效的ODE求解。
3. ODE78函数支持对ODE方程的自定义，并可通过设置选项来调整算法参数以获得更精确的求解结果。
二、ODE78函数源程序1. ODE78函数的源程序如下所示：function [T,Y] = ode78(odefun,tspan,y0,options)t0 = tspan(1); tf = tspan(length(tspan));hmax=0.1; tol=1.e-3;if nargin < 4 options=[]; endif ~isempty(options)if isfield(options,'hmax') hmax=options.hmax; endif isfield(options,'tol') tol=options.tol; endendh=0.1; y=y0(:); t = t0; T = t; Y = y'; iflag=1;m本人n loopwhile iflag > 0h0=h;if t+h > tfh = tf - t;endk1=feval(odefun,t,y);k2=feval(odefun,t+h/7,y+(h/7)*k1);k3=feval(odefun,t+h/6,y+(h/6)*k1+(h/6)*k2);k4=feval(odefun,t+(5*h/12),y+(5*h/12)*k1-(25*h/16)*k2+(25*h/16)*k3);k5=feval(odefun,t+(3*h/4),y+(3*h/4)*k1 +(3*h/4)*k2-(3*h/4)*k3+(9*h/4)*k4); k6=feval(odefun,t+h,y+(h)*k1-(3*h)*k2+(12*h)*k3-(12*h)*k4+(8*h)*k5);k2p=feval(odefun,t+(7*h/8),y+(7*h/8)*k1 + (7*h/8)*k2 -(21*h/8)*k3 +(35*h/8)*k4 -(35*h/8)*k5 +(7*h/8)*k6);k5p=feval(odefun,t+(3*h/4),y+(3*h/4)*k1 +(3*h/4)*k2-(3*h/4)*k3+(9*h/4)*k4 +(9*h/4)*k5-(3*h/4)*k6);ynew=y+h*(k1/11+28*k3/54+31*k4/54-2*k5/27); k5=k5-k5p; y5=tol/max(abs(y),ynew.*tol)+max(abs(y),ynew.*tol);if max(y5)-1<= .OKy=ynew; t=t+h; T=[T t]; Y=[Y; y']; endend2. 上文是ODE78函数的源程序，其中包括了主要的计算过程和参数设置。
matlab中程序循环控制语句
matlab中程序循环控制语句在MATLAB中，循环控制语句用于重复执行一段代码，根据条件判断来控制循环的执行次数或者循环中的某些操作。
本文将列举10个常用的MATLAB循环控制语句，并对其进行详细介绍。
1. for循环for循环是最常用的循环语句之一，用于指定循环变量的初始值、结束值和步长。
for循环会按照指定的步长，从初始值递增或递减至结束值，并执行循环内的代码块。
例如，下面的代码演示了一个简单的for循环，计算1到10之间所有整数的和：```matlabsum = 0;for i = 1:10sum = sum + i;enddisp(sum);```2. while循环while循环会在满足指定条件的情况下，重复执行循环内的代码块。
在每次循环开始时，会检查条件是否满足，如果满足则执行循环体，否则跳出循环。
下面的代码演示了一个简单的while循环，计算1到10之间所有整数的和：```matlabsum = 0;i = 1;while i <= 10sum = sum + i;i = i + 1;enddisp(sum);```3. break语句break语句用于提前结束循环，并跳出当前循环体。
当某个条件满足时，可以使用break语句立即跳出循环，继续执行循环外的代码。
例如，下面的代码演示了一个使用break语句的for循环，找到第一个能被3整除的数：```matlabfor i = 1:100if mod(i, 3) == 0disp(i);break;endend```4. continue语句continue语句用于跳过当前循环的剩余代码，并继续下一次循环的执行。
当某个条件满足时，可以使用continue语句跳过当前循环的剩余代码，继续执行下一次循环。
例如，下面的代码演示了一个使用continue语句的for循环，计算1到10之间所有奇数的和：```matlabsum = 0;for i = 1:10if mod(i, 2) == 0continue;endsum = sum + i;enddisp(sum);```5. nested循环nested循环是指在一个循环内部嵌套另一个循环。
动力学系统时域响应计算的六种方法Matlab源程序(Newmark,Houbolt法,中心差分法)
acc(:,1)=inv(mm)*(fd(:,1)-kk*dsp(:,1)-cc*vel(:,1));
dsp0=dsp(:,1)-vel(:,1)*dt+0.5*acc(:,1)*dt^2;
dsp(:,1)=q0; % initial displacement
vel(:,1)=dq0; % initial velocity
dsp(:,it+1)=inv(ekk)*efd; % find the displacement at time t+dt
acc(:,it+1)=(dsp(:,it+1)-dsp(:,it))/(alpha*dt^2)-vel(:,it)/(alpha*dt)...
alpha=0.5; beta=0.5; % select the parameters
acc(:,1)=inv(mm)*(fd(:,1)-kk*dsp(:,1)-cc*vel(:,1)); % compute the initial acceleration (t=0)
cfc=dsp(:,it)*beta/(alpha*dt)+vel(:,it)*(beta/alpha-1)...
+acc(:,it)*(0.5*beta/alpha-1)*dt;
efd=fd(:,it)+mm*cfm+cc*cfc; % compute the effective force vector
-acc(:,it)*(0.5/alpha-1); % find the acceleration at time t+dt