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标题: Lu数值计算扩展动态库LuMath & 小矩阵大运算量效率测试 [打印本页]

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作者: forcal    时间: 2011-11-10 21:43
标题: Lu数值计算扩展动态库LuMath & 小矩阵大运算量效率测试
Lu数值计算扩展动态库LuMath V1.0：http://www.forcal.net/sysm/lu1/luhtm/lumath.htm

- f" V# e1 t5 o% c7 \& t) T: nLuMath 库的数值算法是以矩阵为基础，并进行了运算符重载，具有内存消耗低、执行效率高、代码简洁、实用性强的特点。

& w5 G2 C  A/ Y7 P2 p6 J例子：
' x- e9 P- h# ?0 _8 j
6 L. X! b" O& V- \$ e) Y, J$ ^; omatlab2009a代码：

1. clear all
   
2. clc
   ; U6 I$ U$ L& m4 N8 W+ p1 F
3. tic
   ; W5 O* y" Z8 n- N/ p! {
4. k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵
   & w: j; p" s5 h9 n3 \9 G$ {3 x
5. % 循环计算以下程序段100000次：
   0 g( U) S0 Y" ^7 U8 T) f9 y
6. for m = 1:100000
   6 N% L7 w4 e  N8 s
7.     a = rand(5,7);
   
8.     b = rand(7,5);%//生成5×7矩阵a,7×5矩阵b,用0～1之间的随机数初始化
   7 X8 c0 T0 M& r% R$ B
9.     k = k + a * b + a(1:5, 2:6) * b(2:6, 1:5) - a(:, 7) * b(3, :);
   
10. end
    
11. k
    
12. toc

复制代码

多次运行，结果约为：

1. k =
   
2. 
   
3.   1.0e+005 *
   2 q9 i1 }7 \' T( V
4. 
   $ W4 `9 r8 p# \* j
5.     2.7530    2.7525    2.7509    2.7539    2.7529
   ' z/ D8 T/ }' O* C
6.     2.7521    2.7494    2.7493    2.7542    2.7476
   
7.     2.7549    2.7524    2.7527    2.7564    2.7517
   + D1 u2 x& m, `; v+ ]
8.     2.7530    2.7523    2.7533    2.7525    2.7502
   1 _7 N( a) ~" Y! B8 |* z
9.     2.7527    2.7521    2.7505    2.7519    2.7523
   " \& m0 K4 B4 f- t6 C/ r
10. 
    ( @0 N; @8 p/ Z- I. j) J
11. Elapsed time is 2.126704 seconds.

复制代码

Lu代码：

1. !!!using["math"];
   " ^* Y1 Z) F" }! @( t1 t  X
2. main(:t0,k,i,a,b)=
   4 [& j2 A4 N! j9 q# C
3. {
   
4.     t0=clock(),
   
5.     k=zeros(5,5),         //生成5×5矩阵k，初始化为0
   
6.     i=0,(++i<=100000).while{//循环计算100000次
   
7.         a=rand(5,7), b=rand(7,5), //生成5×7矩阵a，7×5矩阵b，用0～1之间的随机数初始化
     n: ?4 R; q( S8 d8 [
8.         k.=k+a*b+a(0,4:1,5)*b(1,5:0,4)-a(all:6)*b(2:all) //计算k=k+a*b+a(0,4:1,5)*b(1,5:0,4)+a(all:6)*b(3:all)
   
9.     },
   
10.     k.outa(),             //输出矩阵k
    
11.     [clock()-t0]/1000.    //得到计算时间，秒
    
12. };

复制代码

多次运行，结果约为：

1.          275024         274895         275054         275083         275024
   ' Q  E5 Q; E  {# V+ }4 N: \1 ]
2.          274965         275036         275091         275112         274931
   
3.          274975         275012         275020         274963         274939
   
4.          274981         274976         275117         275065         275044
   
5.          274920         274906         275005         274972         274920
   
6. 1.25 秒

复制代码

Lu快于matlab的原因应该仍在于内存管理效率较高。

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