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首先,我要声明,matlab自带的Help才是最权威的Matlab学习资料,如果有时间好好学习一下或是可以高效的使用的话,一定受益匪浅!比如说像Out of Memory这个问题,最开始我都是用Help memory,几乎得不到任何信息;然后就是去网上搜索此类问题的解决方法,一般有这几种:
除了升级内存和升级64位系统外,下面几个方法也是解决之道。 # 增加虚拟内存 # 采用PACK (在命令行输入 pack 整理内存空间) # 采用3GB 开关启动系统(修改 c盘根目录 boot.ini 启动选项加上 /3G 例如:multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional" /noexecute=optin /fastdetect /3G # 优化程序,减少变量 (使用稀疏矩阵 sparse ) save 保存变量 load 变量,需要时再读出来 # 如果必有必要,不要启动java虚拟机,采用matlab -nojvm启动 (在快捷方式属性里面的 "..../matlab.exe") 改为("...../matlab.exe" - nojvm) #关闭Matlab Server # 使用 单精度 single 短整数替代 双精度。 现在看来这些解决方法对于我的问题来说根本就是“治标不治本”,不能解决实际问题,后来在一个师兄的提醒下Help out of memory,终于找到了解决此类问题的方法。在此感谢这位师兄啊! 重申――Matlab的Help才是Matlab的最权威的指导材料!!! 其实我的所谓原创就是对Help out of memory的一些归纳总结而已,有兴趣的话大家可以自己去看!!! 问题一:Matlab是如何存储矩阵的 Matlab中矩阵是以Block,也就是块的形式存储的。也就是说,当Matlab在为即将存储的矩阵划分块时,如果没有相应大小的连续内存,即使实际内存没有被完全使用,他还是会报告“Out of Memory”。 问题二:如何高效使用Memory 由于在使用的过程中,由于存储单元的不断的被分配和清除,内存会被分割成不连续的区域,这是很容易造成“Out of Memory”。 1. 为矩阵变量预制内存而不是动态分配 在动态分配的过程中,由于开始Matlab所用的Block随着矩阵的增大而连续的为此矩阵分配内存,但是由于Block的不连续性,很有可能最开始分配的Block不能满足存储的需要,Matlab只好移动此Block以找到更大的Block来存储,这样在移动的过程中不但占用了大量的时间,而且很有可能它找不到更大的块,导致Out of Memory。而当你为矩阵变量预制内存时,Matlab会在计算开始前一次性找到最合适的Block,此时就不用为变量连续的分配内存。 比较下面两个程序: for k = 2:1000 x(k) = x(k-1) + 5; end x = zeros(1, 1000); for k = 2:1000 x(k) = x(k-1) + 5; end 显然,第二个更好!!!最好的方法是,在程序一开始就位所有大的矩阵变量预制存存储单元!!!
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MATLAB(3)--矩阵的引用(sub2ind、ind2sub、reshape函数使用)
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