比較BSXFUN和REPMAT之前在比較bsxfun和repmat表現之間提出的問題很少。其中一個是：Matlab - bsxfun no longer faster than repmat?。這個嘗試研究repmat和之間的性能比較bsxfun，特別是從輸入數組本身的列中執行減去輸入數組的平均值，因此只會探索與其等價物相對應的@minus部分。bsxfunrepmat另一個是：In Matlab, when is it optimal to use bsxfun?。那個試圖通過沿列的平均值進行相同的減法操作，也沒有擴展到其他內置操作。在這篇文章中，我試圖調查兩者之間的性能數據，bsxfun以及repmat覆蓋所有bsxfun內置函數，從而為它提供更廣泛的視角，因為這兩者都提供了良好的矢量化解決方案。具體來說，我對這篇文章的提問是：各種內置操作如何bsxfun與repmat等效執行？bsxfun支持浮點運算一樣@plus，@minus，@times等，并且還像關系和邏輯運算@ge，@and等等。所以，是否有特定的內置插件，會給我明顯的加速與bsxfun比使用他們的repmat等價物？羅蘭在她blog post已經基準repmat對bsxfun具有定時@() A - repmat(mean(A),size(A,1),1)對@() bsxfun(@minus,A,mean(A))分別。如果我需要涵蓋所有內置函數的基準測試，我可以使用一些其他可用于浮點，關系和邏輯運算的比較模型嗎？