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Lu数值计算扩展动态库LuMath & 小矩阵大运算量效率测试

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    [LV.1]初来乍到

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    1#
    发表于 2011-11-10 21:43 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    Lu数值计算扩展动态库LuMath V1.0:http://www.forcal.net/sysm/lu1/luhtm/lumath.htm
    3 ?8 m$ C2 d, \: ~/ _4 }
    . V0 I9 t5 u7 @8 x6 G/ ~5 {8 q' kLuMath 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。
    ; B7 s6 h0 y+ C- R# v% `# f0 y  m& l
    例子:
    1 k: Z2 R$ `- |' `9 E
    9 @3 }7 k9 k! g5 nmatlab2009a代码:
    1. clear all' z/ J# n5 m5 S; V* s. ?8 Q
    2. clc
      \" a+ G$ ~% K4 |7 U  j$ f1 [
    3. tic
      : {  H  L  u/ Q7 ?6 i. P8 W# ?
    4. k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵
      3 n6 N2 P/ C8 E: z5 q
    5. % 循环计算以下程序段100000次:$ z# n1 @$ D0 j! d7 @4 l
    6. for m = 1:100000
      # |) D9 a6 K* g: j0 M
    7.     a = rand(5,7);
      2 `: R- X\" c0 y8 h6 ~2 O2 U
    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
      % K& }, i# \3 q3 q) ^9 c7 ^
    9.     k = k + a * b + a(1:5, 2:6) * b(2:6, 1:5) - a(:, 7) * b(3, :);- x/ P. @' J: H% K  H7 |) \
    10. end
      ' k4 B; k4 z6 T& h: R- Z
    11. k: j4 P! s- v# o8 U; e3 W! K1 b
    12. toc
    复制代码
    多次运行,结果约为:
    1. k =7 v- w, P9 c, _) g
    2. 6 R, [( X  i$ [  e\" k  ]0 ?( z
    3.   1.0e+005 *: u3 w- d* }( b7 _* u! y
    4.   X3 P# L. r/ V, a
    5.     2.7530    2.7525    2.7509    2.7539    2.75292 ?% F7 h1 R* F
    6.     2.7521    2.7494    2.7493    2.7542    2.7476\" S% X  Q3 I# ~: M
    7.     2.7549    2.7524    2.7527    2.7564    2.7517
      . `( v0 `: Q6 c  y5 w
    8.     2.7530    2.7523    2.7533    2.7525    2.7502
      3 N3 D; V0 t! z\" i% U6 P
    9.     2.7527    2.7521    2.7505    2.7519    2.7523
      7 N. o: i' o0 |
    10. # V8 J; ?% D+ {1 \/ V9 p' ]
    11. Elapsed time is 2.126704 seconds.
    复制代码
    Lu代码:
    1. !!!using["math"];
    2. 1 e9 r+ i\\" |8 l
    3. main(:t0,k,i,a,b)=
    4. ) d4 K, U  E  n; j5 {6 N
    5. {
    6. : D  V: V% v$ w9 |' k2 O
    7.     t0=clock(),
    8. & J) Z( J/ m9 x: W
    9.     k=zeros(5,5),         //生成5×5矩阵k,初始化为0; c% i, [& ~# v) K5 J$ f2 L$ s* a
    10.     i=0,(++i<=100000).while{//循环计算100000次
    11. , l7 V0 g! R! k% k6 D: _
    12.         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8 p% w0 f0 X5 s% n8 c9 e
    13.         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)
    14. 6 V7 i+ N. H# g
    15.     },) u- B  \1 p$ z. D8 ]# z
    16.     k.outa(),             //输出矩阵k! f' m7 V$ j/ a! Y
    17.     [clock()-t0]/1000.    //得到计算时间,秒) e7 n- |. L( @. {  L/ U2 c
    18. };
    多次运行,结果约为:
    1.          275024         274895         275054         275083         275024
      % O+ b$ D# \& @( H' @2 S
    2.          274965         275036         275091         275112         2749310 U4 x  B4 q) e/ _) X, j1 \$ }# f. {
    3.          274975         275012         275020         274963         2749396 h- L- i- f; @+ V. n4 Y3 O1 _  ]
    4.          274981         274976         275117         275065         2750440 q* ^' o. T9 f: K
    5.          274920         274906         275005         274972         274920
        s* x% W! ~; M6 o' m
    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。
    zan
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