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ychang1金蟲 (正式寫手)
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Matlab心得及學(xué)習(xí)方法（不斷更新） 已有25人參與
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Matlab心得及學(xué)習(xí)方法（不斷更新） P.S. 那些網(wǎng)上轉(zhuǎn)載我的文章不寫明出處的傻眼了吧？！老子更新了！ 發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在很多人（找工作的或者讀博的）都想要學(xué)習(xí)或者正在學(xué)習(xí)Matlab，問我要怎么學(xué)習(xí)。其實我雖然寫Matlab代碼的經(jīng)驗還算豐富，但是還不能說是一個很好的Matlab編程人員，這里有一些心得，分享給大家希望對大家有所幫助。 關(guān)于如何學(xué)習(xí)Matlab 我的學(xué)習(xí)方法很簡單：Matlab是練出來的，而不是看出來的。很多人問我有沒有比較好的Matlab教材，我說隨便找一本吧，都可以。只要書里面有最基本的語法和命令，對于一個有編程基礎(chǔ)的人，Matlab可以在一個下午的時間內(nèi)學(xué)會。當(dāng)然，僅僅是學(xué)會。如果想要對Matlab比較得心應(yīng)手，那么最好的辦法就是練習(xí)。練習(xí)的素材很多，比如對于學(xué)經(jīng)濟學(xué)的，可以做一些simulation之類的，也可以試著把計量或者宏觀教材里面的一些算法寫寫出來。一開始可能很慢，但是當(dāng)你完成了一個比較大的project的時候，你的Matlab的功力將會有巨大的提升。 當(dāng)然，在你寫程序之前，多讀一些別人寫的好的code是非常有幫助的。 一些Matlab的經(jīng)驗 1、適當(dāng)了解一些數(shù)值計算、數(shù)值分析以及最優(yōu)化的理論 用Matlab的無非是做數(shù)值計算或者最優(yōu)化，這也是Matlab的強項，Matlab有足夠多的工具箱解決這些問題。但是在使用這些工具箱之前，應(yīng)該首先了解一些數(shù)值計算以及最優(yōu)化的理論。這一點在程序碰到問題或者計算結(jié)果不理想的時候尤為重要。很多時候結(jié)果不理想并不是自己的理論出了問題，而是盲目或者錯誤使用Matlab的工具箱而導(dǎo)致的。比如我曾經(jīng)做過一個單純形法的優(yōu)化程序，但是結(jié)果總是不理想，這個時候就要返回到單純形法具體是一種什么樣的算法來考慮這個問題，最后發(fā)現(xiàn)是由于目標(biāo)函數(shù)的某一部分十分平緩導(dǎo)致的。 當(dāng)然更重要的是如果你不理解理論，很多問題根本不知道如何處理。有個學(xué)化學(xué)同學(xué)就曾問我一個程序怎么寫，說matlab肯定可以完成的。了解清楚之后才明白原來他想做的就是一個受限最小二乘。但是他不懂得什么是最小二乘（因為沒怎么學(xué)過數(shù)學(xué)），當(dāng)然面對這個問題無從下手。 2、理解Matlab中時間空間的轉(zhuǎn)化 這個問題沒有人強調(diào)，但我覺著蠻重要。這里的關(guān)鍵點其實很簡單，就是盡量減少重復(fù)計算，哪怕是多項式復(fù)雜度以內(nèi)的計算。重復(fù)計算的內(nèi)容應(yīng)該適時保存到內(nèi)存中，以后直接調(diào)用。一個程序可能會重復(fù)運行幾千次幾萬次，一點點的浪費時間都可能被放大很多�？臻g（內(nèi)存）我們是可以擴充的，但是時間不是，所以絕大多數(shù)時候我們需要放棄空間，獲得時間上的迅捷。 這里有個故事，曾經(jīng)在某技術(shù)論壇上看到的，說騰訊公司早期做的QQ實在太過垃圾，他們追蹤過QQ的行為，發(fā)現(xiàn)在幾分鐘時間里重復(fù)調(diào)用了某同一注冊表項幾百次。顯然注冊表的內(nèi)容所占內(nèi)存是有限的，甚至是可以忽略的，但是每次讀注冊表項可能都要讀硬盤，這里的時間花費是很大的，為什么不把這項內(nèi)容直接存儲在內(nèi)存里呢？ 一個比較經(jīng)典的例子：考慮交換兩個變量a,b的值，有如下寫法： c=a; a=b; b=c; 或者： a=a+b; b=a-b; a=a-b; 第一種寫法多占了內(nèi)存，因為需要多申請一個c的內(nèi)存空間；第二種寫法節(jié)省了內(nèi)存空間，但是卻多了三次計算時間。請問哪種好？不一定，看你的時間空間的權(quán)衡。但是具體到這個例子來說，第二種是不推薦的，因為：首先，第二種程序晦澀難懂，難以維護，內(nèi)存不至于低到不能存儲一個變量；第二，如果兩個數(shù)字都特別特別大，計算a的時候會有溢出的危險。 3、形成良好的編程規(guī)范 我想幾乎所有學(xué)過編程的人都被這樣告誡過。比較好的是Matlab自帶的編輯器本身就可以自動縮進之類的，程序十分易讀。但是還有一些東西是有些人不曾注意過的。比如變量名，一個好的變量名一定要有清晰的含義，讓人一看就能明白，否則日后的修改維護必然要花費更多的時間去識別這些變量名的含義。這一點可以參考http://coolshell.cn/articles/1038.html http://coolshell.cn/articles/1990.html 這里面詳細(xì)列舉了很多命名的規(guī)則和技巧。 還有一點就是注釋。好的注釋可以極大的方便以后的維護以及代碼的重用。我的習(xí)慣是在代碼的開頭都要交代這個代碼是干什么用的，怎么用等等。在程序中一個大塊的功能模塊也要加上注釋告訴大家你在做什么。如果某個語句很復(fù)雜，可以加注釋告訴大家這句到底在干什么。這樣寫出來的程序維護起來或者他人使用起來將非常方便。 另有一篇十分有趣的文章分享給大家：如何寫出無法維護的代碼 http://coolshell.cn/articles/4758.html 4、如果拿到一個任務(wù)而又沒有思路，試著把問題分解或者轉(zhuǎn)化。 之所以叫做程序，是因為我們所做的工作就是告訴計算機要做什么，該怎么做。所以如果你的腦子里根本不知道這個問題該怎么解決的時候，你就更加無法寫出程序。找思路的一般方法是分解問題，然后逐個擊破�；蛘咴谔厥馇闆r下，需要把問題轉(zhuǎn)化。 分解與轉(zhuǎn)化的第一步是把實際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題。這一步可能已經(jīng)做好，可能沒有。如果沒有，那么這一步就叫做數(shù)學(xué)建模。絕大多數(shù)問題都可以轉(zhuǎn)化為兩類問題，一類是最優(yōu)化問題，一類是求解問題。如果你能知道你在最優(yōu)化什么東西或者求解什么東西，問題就簡單很多。 轉(zhuǎn)化問題的第二步是把數(shù)學(xué)問題轉(zhuǎn)化為程序（不是代碼）。也就是說，你要想清楚這個問題（最優(yōu)化或者求解）是怎么一步步實現(xiàn)的。 這個過程可能很簡單，有現(xiàn)成的方法用，也有可能很復(fù)雜，還可能涉及多種轉(zhuǎn)化。比如我們經(jīng)濟學(xué)中遇到的求解動態(tài)最優(yōu)化，經(jīng)常要把連續(xù)的東西離散化（離散化很重要！）。 最后，考慮怎么把你的程序轉(zhuǎn)化為真實的代碼。這一步說簡單很簡單，因為只要你做好了以上兩步，這一步是順其自然的。但是當(dāng)然會有很多小的細(xì)節(jié)，也許這就是所謂的technique。但是我還是覺著，學(xué)習(xí)編程不是學(xué)習(xí)technique，而是學(xué)習(xí)第二步，雖然本文關(guān)注的更多的是technique。 5、如果程序出錯了，而又查不到語法的錯誤，使用斷點 編程中最可怕的錯誤不是語法，而是邏輯錯誤，因為邏輯錯誤是最難debug的。一個很有用的工具就是斷點。 斷點應(yīng)該是debug中最常用的工具。Matlab的編輯器中可以很方便的實現(xiàn)（在每一行的開頭有個小橫線，單擊一下變成紅點，然后就設(shè)置成斷點了）。當(dāng)程序運行到斷點之后就會中斷，然后會在主窗口顯示K>>的標(biāo)志，這時你可以輸入命令查看內(nèi)存情況等等。一步步的跟蹤，直到變量值跟你的預(yù)期不一樣，這時你就可以很容易的找到錯誤在什么地方發(fā)生了。 6、如果試了很多辦法還是不能找到錯誤，那就嘗試一下終極debug方法，適用于各種語言 真的有這么強大的debug方法么？有的！這個方法很簡單，離開你的電腦，找一個人，隨便什么人，說一遍你的程序的思路，說的越具體越好。多數(shù)情況下，你在闡述的過程中，程序的錯誤就會突然從你的大腦里冒出來了。 如果實在找不到就找大街上的乞討人員吧，給他們十塊錢他們應(yīng)該很樂意聽你說的，并且說不定還可以給你一些很好的建議，然后告訴你，十年前他們也在做同樣的工作。 7、 理解通用與專用之間的權(quán)衡 你可以寫一個通用的程序，也可以寫一個專用的程序，這需要你的權(quán)衡。一般情況下，專用的程序你可以研究清楚其結(jié)構(gòu)，從而找到最快的算法，而通用的程序則不能達到這點，因為要考慮到很多很多特殊的情況。 比如給定一個分布函數(shù)F(x)，我想要寫一個隨機數(shù)生成器是的生成的隨機數(shù)的分布函數(shù)為F(x). 方法很簡單，先生成一個均勻分布的隨機數(shù)a，是的a~U(0,1)，然后計算F的反函數(shù)在a處的值。很多人可能會用fsolve之類的辦法，但是這不是最快的。如果我們已經(jīng)知道F是一個單增的函數(shù)，那么這個解有且僅有一個。這樣我們就可以直接使用一些算法去解決他。 類似的問題還有如果我們知道導(dǎo)數(shù)，那么求最優(yōu)化最好的方法也許是牛頓法，而不是用單純形法去尋找，那樣既不精確又慢 但是通用的程序也是非常吸引人的，因為可以大大的減少開發(fā)的時間，如果計算時間不是首要考慮的問題的話。 8、盡量使你的程序更通用 也就是說，盡量使你的代碼能被重復(fù)利用。這樣可以節(jié)省很多寫程序的時間，而你發(fā)現(xiàn)這些東西都是你寫過很多遍的。 很多人沒有一個寫通用程序的好的習(xí)慣。比如說下面一個最簡單的例子： x=randn(10000,1); y2=zeros(10000 ,1); for i=1: 10000 y2(i)=exp(x(i)); end 這樣寫的問題在于，如果你的x需要改變了，比如改成100維，那么你需要修改不止一次。但是如果你寫成這樣： x=randn(10000,1); y2=zeros(length(x),1); for i=1:length(x) y2(i)=exp(x(i)); end 那么是不是僅僅修改一個地方就可以了呢？ 9、 盡量使你的程序模塊化 把需要重復(fù)進行的程序盡量寫成函數(shù)，便于修改和維護。寫成函數(shù)的好處是使你在同一時間只關(guān)注一個問題，但是如果你把所有的東西都放在一個程序里，你可能需要考慮的問題就不止一個了。 10、在使用變量之前先進行聲明，盡量少使用矩陣變維操作 這不是matlab必須的，但是是十分建議的。比如如果你寫下了如下的代碼： for i=1:10000 y=y+i; end 你沒有聲明y，而是直接試用了它，很可能會出現(xiàn)問題。比如你的內(nèi)存里之前已經(jīng)有y，y=10，那么你的計算結(jié)果是不是會大10呢？更有可能的情況是你之前已經(jīng)運行了這個程序，但是你的開頭沒有clear(開頭使用clear也是很好的習(xí)慣) 此外，盡量少使用矩陣變維的操作。因為每次聲明變量或者矩陣變維，Matlab總要申請一個新內(nèi)存空間，頻繁進行變維操作會很快侵蝕掉你的內(nèi)存空間，這點在大矩陣的時候特別重要。 11、計算盡量多的使用矩陣，盡量少的使用循環(huán) 循環(huán)的好處是比較容易想，比較容易些，但是也比較難以維護，最重要的，速度很慢。 比如下面一個例子： x=randn(10000,1); tic y1=exp(x); toc tic y2=zeros(length(x),1); for i=1:length(x) y2(i)=exp(x(i)); end toc 輸出結(jié)果： Elapsed time is 0.000287 seconds. Elapsed time is 0.000963 seconds. 可見使用矩陣比使用循環(huán)快了三倍。 12、如果進行大量的重復(fù)操作，可以考慮使用并行計算 比如在做Monte Carlo模擬的時候，你的每次循環(huán)都是獨立的（每次循環(huán)不影響下一次循環(huán)的結(jié)果），那么可以考慮使用并行處理，如果你的電腦是多核的。 首先，你要用以下命令創(chuàng)建幾個并行的進程： matlabpool local 4 其中4是你的計算機核心數(shù)。然后，使用parfor代替for循環(huán)就可以了。但是使用這個命令一定要注意使用前提和不要每次循環(huán)訪問同樣的可變的變量。 13、盡量少的涉及符號運算 Matlab最強大的是其數(shù)值運算能力，而不是符號運算。如果你需要處理諸如求導(dǎo)求極限之類的工作，用Mathematica或者Maple。特別是盡量少的使用符號定義的函數(shù)， 比如用fsolve之類的，如果只是計算一次兩次非常方便，但是如果進行大量重復(fù)的此類運算，其速度很慢，最好研究清楚要解的函數(shù)的性質(zhì)，用專門的算法進行處理，matlab大多數(shù)時候也有專門的工具箱。 14、壓縮你的內(nèi)存空間 Matlab的內(nèi)存管理方式使得內(nèi)存經(jīng)常“碎片化”，特別是當(dāng)一個變量被清除出內(nèi)存，留下的空間又不足以裝下下一個變量，內(nèi)存就變成了“碎片”，這個跟硬盤碎片是一個道理�？梢杂�"pack"命令。如果你的內(nèi)存里面有很大的矩陣，不要忘了經(jīng)常用"clear"命令清除不用的矩陣。當(dāng)然pack命令比較耗時，不要再循環(huán)里面或者函數(shù)里面使用。還有一個辦法就是先用save命令保存內(nèi)存，然后全部清除掉，再用load命令載入。 15、使用稀疏矩陣 如果碰到一個矩陣很大，但是多數(shù)數(shù)字都是0，試著用sparse命令轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣。一個例子是空間計量里面的權(quán)重矩陣，一般來說多數(shù)是0，LeSage的空間計量工具箱里面就是用的稀疏矩陣 源地址: http://blog.renren.com/GetEntry. ... amp;owner=222496841 |
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