不好意思，前几天才来问现在又跑来问了，还是很多东西搞不太清楚
我要算的题目跟这个很类似
https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_map
从一组初始位置(p_0, theta_0)开始，每一次操作就是代入那个关系式一次，不过还需要
一点随机过程，最后结果大概是这样
p_n+1 = p_n + K sin(theta_n) + D * 随机数
theta_n+1 = theta_n + p_n+1
目标是要有几万个不同的初始位置(随机的初始位置)，然后分别操作一两百万次
用MATLAB写出来大概是这样
turns=200; % 操作次数
ne=10000; % 初始位置数量
lp=gpuArray(zeros(ne,2));
rseed=1;
rand('seed',rseed)
randn('seed',rseed)
lp(:,1,:) = (rand(ne,1))*2*pi; % 产生随机初始位置 theta
lp(:,2,:) = (rand(ne,1)-0.5)*0.1; % 产生随机初始位置 p
k=gpuArray(0.5);
dn=gpuArray(0.001);
tic;
for i=1:turns
lp(:,2) = lp(:,2) + k*sin(lp(:,1))+dn*randn(ne,1,'gpuArray');
lp(:,1) = mod(lp(:,1) + lp(:,2),2*pi); % 让结果在2 pi以内
end
t=toc;
t
figure(1)
plot(lp(:,1),lp(:,2),'.');
===============
不用GPU版本
turns=200;
ne=10000;
lp=zeros(ne,2);
rseed=1;
rand('seed',rseed)
randn('seed',rseed)
lp(:,1,:) = (rand(ne,1))*2*pi;
lp(:,2,:) = (rand(ne,1)-0.5)*0.1;
k=0.5;
dn=0.001;
tic;
for i=1:turns
lp(:,2) = lp(:,2) + k*sin(lp(:,1))+dn*randn(ne,1);
lp(:,1) = mod(lp(:,1) + lp(:,2),2*pi);
end
t=toc;
t
figure(1)
plot(lp(:,1),lp(:,2),'.');
我看上一篇文章说尽量不要用for loop，要用内建函数，不过我输入methods gpuArray好
像没有找到类似的函数，我找的关键字是iteration、recursive和nest这类的关键字，所
以我还是先暂时用for来写，发现ne大约小于10000的时候不用gpu比较快，但是随着ne的
增加，gpu的速度几乎不变，甚至ne=1e6计算速度都跟ne=1e4差不多，而使用cpu计算的计
算时间跟ne大致上成正比增加，所以gpu运算在ne很大的时候可以大幅缩短计算时间，以
我的电脑为例ne=1e6大概可以快快要两个数量级
不过我需要的不是ne很大(ne大约几万就可以了，不会超过10万)，而是操作次数turns很
大(需要上百万)，目前这种写法增加turns用gpu算时间是随turns成正比增加，请问该如
何优化这个程式，看起来就是不要用for，可是我也不知该如何处理
其实我是因为现在这个研究主题从其他人那里拿了他用MATLAB写的程式才开始使用MATLAB
，现在还有很多MATLAB观念都搞不太清楚，谢谢各位版有指教