优化Matlab代码的向量化方法

Matlab 的矩阵操作总让人头大？CS1674 的这份作业代码就挺有意思的，专注在向量化 vs 循环的效率差异上，写法简单，逻辑清晰，挺适合拿来当学习范例的。是用randn生成高斯分布的随机向量那段，还真有点意思。 向量化的部分算是这段代码的亮点。用size获取维度，再用for循环加 1，再来一遍不用循环的向量加法，两者计时对比一目了然，效率差距蛮直观的。新手也能立马 get 到 Matlab 推荐向量化的理由。 还有打印输出的细节也讲得比较清楚，比如不同的打印方式、怎么用tic/toc做性能对比，都是实战派的小技巧。你要是刚上手 Matlab、正好卡在怎么高效大向量，不妨看看这段。 另外，

一切关于编译和向量化查询，你一直想了解但又不敢问的内容，现在被深入分析了。

本教程提供有关数值数组和向量化运算的全面指南。它涵盖了创建、操作和利用 MATLAB 2008a 中的数组以及优化代码性能的向量化技术。

如何衡量机器学习研究的可重复性？目前关于可重复性的讨论大多基于直觉或假设，缺乏实证数据支持。发布代码是目前领域内常用的做法，但这不足以完全确保可重复性。为了量化可重复性，我们手动尝试复现了 1984 年至 2017 年间发表的 255 篇论文，记录了每篇论文的特征，并对结果进行了统计分析。 在复现过程中，我们没有参考作者提供的代码（如果有的话），以避免因代码与论文之间可能存在的差异而产生偏差。 本研究的目的是推动关于可重复性研究的量化讨论。这项工作并非试图对数据中所有潜在见解进行全面评估，改进协议、数据和解决偏差等方面仍需进一步研究。

《深入浅出数字信号处理》以向量为工具，以直观、概念化的方式阐述数字信号处理的核心概念及其应用。 书籍以频谱分析和数字滤波为主线，共分为九章： 第一章：数字信号处理的发展及应用 第二、三章：信号与线性时不变系统的基本概念 第四章：信号与系统的相互作用：卷积与相关 第五、六章：频谱分析工具：DFT及其快速算法FFT 第七至九章：数字滤波器的原理、实现及应用 本书包含完整的MATLAB代码，便于读者实践学习。

这篇文章介绍了多种优化matlab作业代码的方法，包括变尺度法、方向加速法、步长加速公轭梯度法等。所有这些方法都提供了用户友好的界面，适用于matlab程序。

作为量化投资相关人员，尽管编写代码不是核心任务，但良好的编码习惯却能显著提高工作效率。以下是几点个人的代码编写建议：1）在开始编码前，务必先规划整体设计，如将模型分为控制层模块（总设计）、数据读取与预处理模块、核心算法模块及数据结果展示模块等。2）精良的代码文档与编程语句同等重要。源文件中应为主要代码段添加注释，解释其逻辑，便于他人理解与日后维护。3）建议创建README文件，详细说明每个源文件及数据文件的作用，模型流程、功能及需注意事项。

YAP/TAZ量化应用的介绍。指导用户完成一个简单的步骤来分析和计算。

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。