Рассмотрим следующий простой тест скорости для:arrayfun

T = 4000;
N = 500;
x = randn(T, N);
Func1 = @(a) (3*a^2 + 2*a - 1);

tic
Soln1 = ones(T, N);
for t = 1:T
    for n = 1:N
        Soln1(t, n) = Func1(x(t, n));
    end
end
toc

tic
Soln2 = arrayfun(Func1, x);
toc

На моей машине (Matlab 2011b на Linux Mint 12) результат этого теста:

Elapsed time is 1.020689 seconds.
Elapsed time is 9.248388 seconds.

Что за?!?arrayfunХотя, по общему признанию, решение выглядит более чистым, оно на порядок медленнее. Что здесь происходит?

Далее я сделал похожий стиль теста дляcellfun и обнаружил, что он примерно в 3 раза медленнее, чем явный цикл. Опять же, этот результат противоположен тому, что я ожидал.

Мой вопрос: Почемуarrayfun а такжеcellfun намного медленнее? И учитывая это, есть ли веские причины для их использования (кроме как для того, чтобы код выглядел хорошо)?

Примечание: яя говорю о стандартной версииarrayfun здесь, а не версия GPU из набора инструментов параллельной обработки.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Просто чтобы быть ясно, яя знаю, чтоFunc1 выше может быть векторизовано, как указано Оли. Я выбрал его только потому, что он дает простой тест скорости для целей настоящего вопроса.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Следуя предложению Грунгетты, я снова сделал тест сfeature accel off, Результаты:

Elapsed time is 28.183422 seconds.
Elapsed time is 23.525251 seconds.

Другими словами, может показаться, что большая часть различий заключается в том, что JIT-ускоритель значительно ускоряет работу явногоfor петля, чем это делаетarrayfun, Это кажется странным для меня, так какarrayfun фактически предоставляет больше информации, т.е. его использование показывает, что порядок вызововFunc1 не имеет значения. Также я отметил, что независимо от того, включен ли JIT-ускоритель, моя система использует только один процессор ...