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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  @! Q0 |8 a0 f1 ]+ t" a3 _
    + M' I+ R# n* y: p4 V
    LuMath 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。
    + M8 |/ i  a8 K9 n
    # c& v  S# t/ w$ a例子:
    4 n2 O5 U% m: A5 Z" v/ {; w9 F( y7 u- [! r+ u
    matlab2009a代码:
    1. clear all
      3 r6 G, n/ T7 `0 u7 d( q' z7 ]
    2. clc# _+ C) A# d5 K
    3. tic6 w; i1 [# m, f: b
    4. k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵\" w) u& \: H/ w\" d. ^- \. _
    5. % 循环计算以下程序段100000次:
      : a4 ]. j& v4 o6 b7 N& e
    6. for m = 1:100000; Q' d5 K\" b. |\" r+ f) f. ?
    7.     a = rand(5,7);2 c/ _\" ~- S* m; X
    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: ?1 J, z  O. A. S+ Q! z7 Q* C- w, S
    9.     k = k + a * b + a(1:5, 2:6) * b(2:6, 1:5) - a(:, 7) * b(3, :);
      ( W. e) S+ y8 t3 ?. q: y) q/ z
    10. end' G  s+ _% u! f: v2 C6 K
    11. k
      % `0 V7 Q$ M; x2 J8 o' K. }% P
    12. toc
    复制代码
    多次运行,结果约为:
    1. k =
      * f6 j8 x1 `) {1 U. [

    2. . @6 J. }4 x* K1 R* ?5 a& b
    3.   1.0e+005 *, Q2 r7 m) D5 D5 [1 v5 D9 K

    4. ( N& O3 b0 h( y
    5.     2.7530    2.7525    2.7509    2.7539    2.7529
      0 {2 Y- F5 x( b/ u/ k1 C5 [
    6.     2.7521    2.7494    2.7493    2.7542    2.7476
      ( u+ c$ m2 V9 T\" B( D, o& x) |8 q
    7.     2.7549    2.7524    2.7527    2.7564    2.7517
      ( W$ u+ q( d4 j+ w3 ]
    8.     2.7530    2.7523    2.7533    2.7525    2.7502
      3 Z9 g$ d' ?8 q: _
    9.     2.7527    2.7521    2.7505    2.7519    2.75238 c, j2 d3 i1 f- R* }
    10. 5 y5 X: g& o* Q+ q  P
    11. Elapsed time is 2.126704 seconds.
    复制代码
    Lu代码:
    1. !!!using["math"];
    2. 0 q3 w0 x9 z) P( L  v  O
    3. main(:t0,k,i,a,b)=
    4. / T) r, A; K5 Q! N
    5. {9 e; I, Q$ J1 h8 j* `4 G% P  ]
    6.     t0=clock(),( [, m+ f6 B2 z1 Q4 Z
    7.     k=zeros(5,5),         //生成5×5矩阵k,初始化为0
    8. 4 R2 |! c0 W1 `6 b\\" A1 Q! P
    9.     i=0,(++i<=100000).while{//循环计算100000次8 N  X0 s, w; s8 a# g\\" k7 t0 f
    10.         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
    11. 7 E- J- o3 D3 e! ~/ _
    12.         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)
    13. 1 O' W5 e\\" D8 Y* j* h
    14.     },
    15. 2 P9 e+ ?: Y. P2 z
    16.     k.outa(),             //输出矩阵k
    17. . x\\" W; [4 I: P5 `6 q
    18.     [clock()-t0]/1000.    //得到计算时间,秒
    19. ' R7 H! h+ V$ k& R+ U1 x4 C; R
    20. };
    多次运行,结果约为:
    1.          275024         274895         275054         275083         275024
      # c6 A) C3 t\" G& |8 W9 D  S\" K
    2.          274965         275036         275091         275112         274931& K- A5 P  |8 F5 ~$ m: x4 R
    3.          274975         275012         275020         274963         274939
      ! ~, I2 o9 q, t\" Y# v/ x
    4.          274981         274976         275117         275065         275044
      3 T/ r& }$ R% R# J; k. S, K; c
    5.          274920         274906         275005         274972         274920
      ( U* V  _& D\" L1 ~/ U7 X: J
    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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    2#
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