Несколько способов оптимизации умножения матриц в MATLAB:

• Параллельные вычисления. 14 MATLAB позволяет использовать многопоточность для выполнения вычислений. 1 Для этого можно использовать инструменты параллельных вычислений, такие как parpool и parfor. 1 Большие задачи разделяют на меньшие части и выполняют их параллельно. 1
• Предварительное выделение памяти. 1 При использовании циклов для заполнения матрицы предварительное выделение памяти может существенно улучшить производительность. 1 Вместо динамического выделения памяти на каждом шаге создают матрицу нужного размера заранее. 1
• Использование специального программного обеспечения. 1 Для некоторых задач могут быть полезны специальные пакеты, такие как Matrix Computations Toolbox, которые предлагают оптимизированные алгоритмы для выполнения операций с матрицами. 1
• Использование библиотек для умножения больших матриц. 1 Такие библиотеки оптимизированы для работы с большими объёмами данных и используют продвинутые алгоритмы и параллельные вычисления. 1
• Векторизация. 4 Это метод, при котором операции выполняются над целыми массивами данных, а не поэлементно. 4
• Использование sparse матриц. 4 Sparse матрицы содержат множество нулевых элементов. 4 MATLAB предоставляет специальный тип данных sparse, который экономит память за счёт хранения только ненулевых элементов. 4