Matlab开发与Intel91Fortran的MEX集成

MFEM 的 C++结构清晰，性能也蛮强的，拿来偏微分方程这种硬茬，真挺合适的。它是那种你可以一点点拼出自己解法的库，灵活性高，扩展性也不错。把它集成到 MATLAB 里？说难不难，说简单也不太简单，关键还是看你对 MEX 熟不熟。基本流程就几个：编译 MFEM、写 MEX 桥接、数据传来传去，搞懂之后挺顺的。MFEM 的并行能力也值得一提，支持 MPI，能跑大规模问题，速度杠杠的。适合做科研或者工程那种动辄几十万个单元的场景。你要真想玩，还可以看看MFEM-bravais-dev这个分支，专门搞Bravais 网格那一块，应该是个定制版本，用于某些特殊结构的建模。集成的时候注意几点：MATL

matlab2fmex.m 工具可以将包含数值计算的 MATLAB m 文件转换为 Fortran90 MEX 文件。

这个存储库提供了在Matlab中使用Fortran和C++mex文件的示例代码，适用于Linux和Mac OS X系统。示例包括使用Matlab、Fortran和C++计算斐波那契数列。建议使用英特尔编译器进行编译，如ifort（Fortran）和icpc（C++），以优化性能。确保MDIR指向您的Matlab安装路径。详细的编译步骤在相关的makefile中有说明。在Matlab中运行示例代码时，请使用tic和toc函数计时。

Matlab开发：Fortran逻辑扩展函数。这些函数用于将逻辑值转换为Matlab MXArray变量，或者从Matlab MXArray变量转换为逻辑值的Fortran MEX例程。

matlab 开发里的 MEX 函数，要说效率提升是真的。mexmewritemaxfilesinotime这个项目里头的几个文件用得挺巧，既有类型检查的mexmetypecheck.cpp，也有演示计算性能的mandelbrotex.cpp。整体结构还挺规整，C++部分写得干净利落，M 脚本接口也做得清楚明了，适合做二次开发。 文件和性能优化结合得蛮紧凑，像readfile.m和myrecursivefilter.m这种工具类的函数，对批量数据的支持还不错，写起来方便，跑起来也快。 如果你平时有需要用到MEX来加速数据，或者是想把 C++写的计算模块无缝接进 MATLAB 环境，这个资源可以

在Matlab开发中，为了简化音频滤波器的C函数，可以使用MEX文件。这种方法有效地减少了开发过程中的复杂性和时间成本。

Matlab开发：项目生成器提供了便捷的方式来创建和调试MEX文件。

Fortran 作为高性能计算领域的佼佼者，与 Matlab 强大的数据分析和可视化功能相结合，可以实现优势互补，为科学研究和工程应用提供更强大的解决方案。

Matlab开发中，配置Interlfortrand和MSVSnet以支持MEX。这些设置包括英特尔Fortran和网络额外的MEX支持。