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极限测试之Matlab与Forcal矩阵运算效率测试

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    发表于 2011-8-1 08:00 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    1、小矩阵大运算量测试
    - A9 F& _' x9 C  c  |2 M$ o% e
    ' b  J* G8 o5 G1 AMatlab 2009a代码及结果:
    1. clear all+ K' y\" c# ?1 N$ n8 M. }( Z
    2. tic
      % X; e  |$ [# T1 h' n
    3. k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵\" ~2 p5 F* }! V7 o
    4. % 循环计算以下程序段100000次:% v$ a* o3 `3 [' s  H
    5. for m = 1:1000008 i2 n, K  C, ^: x) @$ i  N5 t
    6.     a = rand(5,7);
      3 A* W' w8 `5 `) ~9 K- m+ T
    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
      ; N1 Q6 q# l$ }4 e4 R3 u6 C
    8.     k = k + a * b + a(1:5, 2:6) * b(2:6, 1:5) - a(:, 7) * b(3, :);* N$ Z1 I' w9 ?4 f* V* i. P
    9. end
      ) }. ^( @0 N\" K9 f; a6 ^. {# v
    10. k
      # x/ ~- {4 b% B( Q4 {3 D: }
    11. toc
      ' d! l$ Y$ O6 U4 L; R+ a( u
    12. 1 k3 j  H) d2 {  f( s% |9 W, a
    13. k =. |- X9 @+ ]\" M5 A; R
    14. + E; V2 @* q, W0 n
    15.   1.0e+005 *& ~& q4 O% s$ G+ h7 |

    16. # x8 ?( J( t! z
    17.     2.7525    2.7559    2.7481    2.7525    2.7511
      : ?: j- z6 ?1 U
    18.     2.7527    2.7535    2.7430    2.7545    2.7484' {( X+ h& d. }. r! ~/ T
    19.     2.7493    2.7553    2.7440    2.7513    2.7485
      + ~. y- I3 ^  v\" v0 ]& U; [( ^0 A
    20.     2.7481    2.7506    2.7425    2.7457    2.7460
      ) z9 Y9 E\" a\" e. R
    21.     2.7506    2.7525    2.7429    2.7488    2.7451
      ! }6 b, u0 v2 B% C

    22. $ Q4 p* f# V; C5 \
    23. Elapsed time is 1.979852 seconds.
    复制代码
    ===================) [: g# ^: }2 D$ t; g  j) X

    3 @2 t6 S6 i& z+ ZForcal(OpenFC演示)代码:
    1. !using["math","sys"];\\" ]& p5 r+ e% V' G- v: K# Y
    2. (:t0,k,i,a,b)=
    3. / H0 L2 W/ M# o4 @
    4. {
    5. 6 {; _4 l, n% {  D% i6 p; n' K
    6.   t0=clock(),
    7. * F! Y' o$ a* }
    8.   k=zeros[5,5],9 O, Y* e) l2 g, b9 ^\\" m
    9.   i=0,(i<100000).while{
    10. * N/ f9 |0 d! T! F
    11.     oo{
    12. 8 N& t+ U* r9 x& q
    13.       a=rand[5,7], b=rand[7,5],
    14. \\" a% d6 v\\" m7 \$ W2 A' C* C
    15.       k.=k+a*b+a(0,4:1,5)*b(1,5:0,4)-a(neg:6)*b(3:neg)9 r, ~: W/ g7 ]9 _8 P. Z0 l
    16.     },4 N& {2 j; H3 Q9 O0 K$ T
    17.     i++
    18. \\" w  d. k: ~3 _8 v& ~
    19.   },
    20. / ^2 n5 X0 i4 [/ P
    21.   k.outm().delete(),
    22. ; z7 r! w8 x& d- T+ r0 ?5 |+ `5 \
    23.   [clock()-t0]/1000+ v% T% B2 M# E6 Z
    24. };
    结果:
    1.          274978         274892         274913         274949         274953
      5 S: r' m* B( ]9 S1 b  I( e& ~
    2.          274994         275050         275001         275037         274892
      - i. j; I5 ~; ?. [: A* q+ J# v
    3.          275001         275063         275019         274963         274971+ k9 `8 F6 T; L
    4.          274945         274999         275017         274983         274982! i& S5 R, U. F8 `\" I
    5.          275009         274984         274971         274955         274923
      ' r0 n4 Q7 w3 |) m2 o. S

    6. 2 Q- Y  k# `  D3 H2 h
    7. 3.516  秒
    复制代码
    此类运算Forcal的效率有Matlab的一半稍多一点。
    1 E5 P* x% S9 t
    " @/ e3 m+ l; O2 V==================3 I# [4 i9 B& o. N  G  @
    ==================
    5 c8 T/ g/ v4 V/ K# X$ P3 X
    # T9 W8 ~* r0 r. L2、大型矩阵乘
    ; q+ j( b; J: m+ x$ |( ?8 W: F- v' q/ ?$ }! [
    Matlab 2009a代码及结果:
    1. clear all% O# [$ \' b\" s- }
    2. a = rand(1000,1000);
      % w5 ~& D/ M2 y6 L% m& m9 b/ T# n
    3. b = rand(1000,1000);: j! k9 m* d% U
    4. tic
      1 ~* e; e9 B4 B, }. d5 w* s
    5. k = a * b;
      % x) N; V; I9 o+ z- d3 e
    6. k(1:3, 5:9)
      ) L; Q: f- X. |2 g' X
    7. toc2 b! ]9 j* J; E\" F
    8. & K  `! n( ~% J4 ?$ \5 X8 D
    9. ans =
      , M$ f3 ]1 T2 p& U) A

    10.   l5 O\" I. R8 e. M
    11.   246.1003  244.3288  252.9674  258.1527  243.9345
        c/ }. D8 C$ C
    12.   246.7404  236.1487  249.7140  251.3887  246.0294! T! K* `# `1 C- z' v8 \% }, `, |
    13.   249.4205  240.5515  252.5847  257.0065  249.7137
        L9 V, T\" f4 K1 \! w
    14. % b6 n% {* o( ~; v
    15. Elapsed time is 0.310022 seconds.
    复制代码
    ===================9 q8 ~9 W3 w1 ]8 B% W
    , M4 C4 q8 F! D3 K: p/ a0 Q, ?7 p
    Forcal(OpenFC演示)代码:
    1. !using["math","sys"];
    2. , U- U6 I. {1 @: I2 W2 `) C
    3. main(:a,b,k,t0)=8 T8 C4 [! i, u- z: A
    4. oo{
    5. 6 V/ W% M# A' t# ^
    6.   a=rand[1000,1000], b=rand[1000,1000],
    7. + ]: F5 u( Y8 Y  Q, [
    8.   t0=clock(),0 n- J$ m/ H* x; }; t: }\\" @4 f
    9.   k=a*b,  //矩阵乘$ E; d1 ?) k* ]$ P0 k' z
    10.   k[1,3:5,9].outm()
    11. 6 Q, ]5 A( V, z/ Z* N8 I3 c# L
    12. },
    13. 3 [% z+ b+ |& p( W$ I\\" d( a% r
    14. [clock()-t0]/1000;
    结果:
    1.         247.009        245.731        242.454        247.412        244.482& Z2 X, t! t  K, b
    2.         258.268        255.417        253.738        255.159        253.042! r9 ]' f, b7 w# ?- n; P! U* v7 A
    3.         258.088        252.324        248.927        252.392        247.731
      ) i) i. T' B; `& K% J0 h3 f
    4. . R! w+ J\" \8 w  A: A
    5. 2.25
    复制代码
    此类运算Matlab的速度约是Forcal的7倍多。
    ) e* X0 D9 Z) v0 _  X
    - D7 w# z2 B" B. q8 E& a==================
    - |( V7 b& W' M  Y==================
    2 ^# I9 F) q+ _8 S  s5 X# \; X
    * b* e. K# r3 D( w矩阵运算是Matlab的优势。不过,个人认为,矩阵计算速度取决于算法,矩阵算法只是众多数值算法的一种,不属于语言的基本特性。然而,拥有高效的矩阵算法是matlab的骄傲,就像优化算法是1stopt的骄傲一样。
    ( o  T  j  L. |  y1 ~' m2 g3 K& x/ m
    Forcal的矩阵乘是用普通的矩阵乘经过改进而成的,效率自然低,但所有的数值算法包括矩阵运算是由Forcal扩展库实现的,只要有高效的算法,Forcal便可大展身手,为所有这些算法提高更高效的服务。
    , g  n/ L* h2 b( B" Y, H: Y8 V4 T
    除了矩阵运算,Matlab还有许多非语言特性的优势,例如函数图形功能(不包括其GUI,Forcal是嵌入式脚本,C/C++、Delphi等的GUI就是Forcal的GUI)、符号计算功能、控制仿真、金融建模等等。这些实用方便的算法模块使matlab获得了广大用户的青睐。
    zan
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