blocks|key|1032316|text|啊，是。回到大学时代，当x386计算机问世时，我们惊奇地发现，Matlab0.5秒才能反演1000x1000随机矩阵。现在，限制与在任何时候有多少连续内存可用有关。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1032317|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Oh, yes. back in the days of college when x386 computers came out we were amazed that it took matlab 0.5seconds to invert a 1000x1000 random matrix. Nowadays the limits have to do with how much contiguous memory is available at any time.

blocks|key|2229511|text|问题是，这取决于你有哪个版本的matlab。这取决于你有多少记忆。它取决于您可以使用的最大的连续内存。所以任何答案都可能是模糊的，因为我们不知道你有什么！|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2229512|有多少元素？这是通过简单的乘法手段来完成的。2e5*200+=+4e7元素。所以四千万元素。|2229513|这消耗了多少存储空间？假设这些是双倍，每个元素都需要8个字节的内存。4e7*8+=+3.2e8字节的内存，或大约0.32+of的RAM。你有这么多内存可用吗？我不能说。如果你在Windoze上运行一个32位的MATLAB版本，它可能只是勉强适合。如果你不能解决所有的问题，或者如果你的操作系统不让你看到所有的内存，那么拥有8G内存是无关紧要的。|2229514|如果您在一个拥有8G+RAM的系统上运行64位MATLAB，那么在存储这个数组时没有问题。|2229515|你可以看到可用的内存--一些系统使用MATLAB的内存函数。|2229516|entityMap^0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|K|$]]

The problem is, it depends on what version of matlab you have. It depends on how much memory you have. It depends on the largest piece of contiguous memory available to you. So any answer will potentially be vague, since we don't know what you have!

How many elements are there? This is done by the simple artifice of multiplication. 2e5*200 = 4e7 elements. So 40,000,000 elements.

How much storage does this consume? Assuming these are doubles, each elements requires 8 bytes of memory. 4e7*8 = 3.2e8 bytes of memory, or roughly 0.32 gigabytes of RAM. Do you have this much memory available? That I cannot say. If you are running a 32 bit version of MATLAB on Windoze, it might just barely fit. The possession of 8 gigs of RAM is irrelevant if you cannot address it all, or if your OS won't let you see it all.

If you are running 64 bit MATLAB on a system with 8 gigs of RAM, you will have no problems in storing this array.

You can see the memory available one SOME systems using the memory function in MATLAB.

blocks|key|2588649|text|建议阅读Mathworks中的这些文档：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2588650|避免“内存不足”错误|unordered-list-item|offset|length|2588651|内存管理指南|2588652|有效使用内存的策略|2588653|解决“内存不足”错误|2588654|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1100/1107.html|1|http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1100/1106.html|2|http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_prog/brh72ex-25.html|3|http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_prog/brh72ex-49.html^0|0|0|A|0|0|0|6|1|0|0|9|2|0|0|A|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|11|8|@]|9|@$E|12|F|13|1|14]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|15|8|@]|9|@$E|16|F|17|1|18]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|19|8|@]|9|@$E|1A|F|1B|1|1C]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|D|7|1D|8|@]|9|@$E|1E|F|1F|1|1G]]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|A|$S|T]]|U|$5|P|Q|R|A|$S|V]]|W|$5|P|Q|R|A|$S|X]]|Y|$5|P|Q|R|A|$S|Z]]]]

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<li><a href="http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1100/1107.html" rel="nofollow">Avoiding 'Out of Memory' Errors</a> </li>
<li><a href="http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1100/1106.html" rel="nofollow">Memory Management Guide</a></li>
<li><a href="http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_prog/brh72ex-25.html" rel="nofollow">Strategies for Efficient Use of Memory</a></li>
<li><a href="http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_prog/brh72ex-49.html" rel="nofollow">Resolving "Out of Memory" Errors</a></li>
</ul>

I have to do lots of computing with a matrix of <code>200,000</code> (or more) rows and <code>100</code> or <code>200</code> columns.

<ul>
<li>What is the memory threshold of MATLAB?</li>
<li>Can MATLAB handle a giant matrix?</li>
</ul>

How much data can MATLAB handle?

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