返回信息流问题一、除了利用并行，尽量减少for循环和给变量预分配内存，尽量定义成子函数这些方法，请问还有哪些可以提高matlab运算效率呀？
问题二、两种用matlab计算雅克比矩阵的方法哪个运算效率高。方法（A）:定义符号变量，用matlab自带的Jacobian函数计算雅克比矩阵，然后赋值求得雅克比矩阵;方法（B）:直接手算出来雅克比矩阵的公式然后编公式，带入数值求解。（由于公式忒复杂，要写出来雅克比矩阵真的是挺费劲的，没尝试方法B，所以目前只是用方法A计算，但是for循环里面Jacobian矩阵计算模块挺费时间的，所以特来向各位讨教一下，哪个效率高）。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / matlab / #12738同步于 2019/1/3
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Matlab机器人发帖
关于Matlab并行，Jacobian函数，符号变量
CarolYao
2019/1/3镜像同步1 回复
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1 条回复
1. 虽然不算提升效率，但可以尝试使用MATLAB里的parallel pool以实现多进程，从而更充分利用多核资源；
1.5 如果常用MATLAB可以日常搜索补充一些vectorization的技巧，以及parallel computing的基本知识（比如多重循环如何确定顺序、划分粒度、如何分配内存能够更优编译虽然跟MATLAB没啥关系）
2. 不恰当的类比,斐波那契递归和快速幂[em2]如果能预先降低时间复杂度肯定是最理想啦，不过已经忘了MATLAB Jacobi是咋回事了[ema1]