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极限测试之Matlab与Forcal矩阵运算效率测试

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    1#
    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3 m9 z/ x+ L6 H
    * l; |3 b2 y, `6 V% I0 m+ ]
    Matlab 2009a代码及结果:
    1. clear all
      : e& {8 S/ [5 _7 j- Q0 J0 Q
    2. tic% K* y' F& T8 ^\" i4 R
    3. k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵4 r& ^' e: ]. _' K* w
    4. % 循环计算以下程序段100000次:
      / R0 e9 T, {0 @
    5. for m = 1:100000; V8 X\" M, o( Q% Z
    6.     a = rand(5,7);' ~- n, j# S% T( l& w\" J1 Z
    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
      ( D' _4 x! W5 W# G9 N$ K+ K2 }  D
    8.     k = k + a * b + a(1:5, 2:6) * b(2:6, 1:5) - a(:, 7) * b(3, :);/ f9 s( h0 U# x1 _8 ~# `, e
    9. end
      , J! ~& k: k* v7 O
    10. k8 g/ y- E  K1 X5 b8 q5 s
    11. toc
      \" j1 @% y& M0 a' p
    12. * _9 r- s  _+ L: f6 a\" x; F
    13. k =
      * t3 M; s$ N$ ]5 c. E; j' E% |

    14. 9 v, {+ q& [7 v6 y0 c! z3 N
    15.   1.0e+005 *
      % ?1 b: h& Y. ?0 l

    16. / X. e/ b5 e- X* _
    17.     2.7525    2.7559    2.7481    2.7525    2.7511
      $ Y9 T8 R& O* u7 B0 u3 {
    18.     2.7527    2.7535    2.7430    2.7545    2.7484+ e: S* C% X7 _8 E# R) w/ a
    19.     2.7493    2.7553    2.7440    2.7513    2.7485. z0 R- c) P% t3 D
    20.     2.7481    2.7506    2.7425    2.7457    2.7460
      % \9 s( }% W7 X+ K( v* K
    21.     2.7506    2.7525    2.7429    2.7488    2.7451
        ]: s! K6 t( h5 X& t0 k
    22.   c# ~4 D% ^( Z* Y8 y- m+ [
    23. Elapsed time is 1.979852 seconds.
    复制代码
    ===================9 i  }# R" L2 Z
      Y5 }7 Q4 S2 J& a
    Forcal(OpenFC演示)代码:
    1. !using["math","sys"];
    2. % B1 F' z# a7 H+ c' w
    3. (:t0,k,i,a,b)=; h  Y9 E; Y  C: d! N( ^8 o1 K: ?7 O
    4. {  {\\" I0 ]5 u  f! b/ t4 M+ C& ]8 `
    5.   t0=clock(),( L! p/ u- G  }
    6.   k=zeros[5,5],
    7. ! }( [4 q4 Q2 n; u% a
    8.   i=0,(i<100000).while{0 @; ?* A8 E) n9 |
    9.     oo{
    10. 7 B/ ?; E* |# K& @% o7 A4 b  o4 o
    11.       a=rand[5,7], b=rand[7,5],% B2 d; v& Z% t+ O' u/ p7 Q
    12.       k.=k+a*b+a(0,4:1,5)*b(1,5:0,4)-a(neg:6)*b(3:neg)
    13. % [; P6 z' S3 K1 c
    14.     },
    15. 5 G9 e3 Y' a% |
    16.     i++; ?4 F3 H% \* k; z, ^3 }4 }
    17.   },3 K6 d) A% [( |. @) k
    18.   k.outm().delete(),: `  y) W. f4 q$ t
    19.   [clock()-t0]/1000
    20. ) ?1 g6 S5 s4 G# J% ^
    21. };
    结果:
    1.          274978         274892         274913         274949         274953
      ) \! O: g+ q+ X$ |
    2.          274994         275050         275001         275037         274892
      # I) I: h, r5 G  ?. D) Q. K
    3.          275001         275063         275019         274963         274971! X2 C( }& g& J; T0 }
    4.          274945         274999         275017         274983         2749820 ^0 p& u1 [9 D  Q+ v+ k: S
    5.          275009         274984         274971         274955         274923' b3 Z) w  I5 R! V- j\" o7 Q

    6. % m/ \: L) p* h2 p
    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。# u4 {  c# b' W# ?( I

    " x8 h9 e# f6 |# ~* b% r5 O% M' H==================
    ; D7 D; L1 D! D- G0 H4 F  S, u9 X- X==================: y2 n! |9 O' _3 E# [/ Q
    % z" O) W4 Z0 ~( h8 O
    2、大型矩阵乘
    5 G( K4 D2 ~; V; O9 |- r4 I& ~4 o) D$ ]9 P
    Matlab 2009a代码及结果:
    1. clear all
      $ n0 B7 ^; J5 W6 x
    2. a = rand(1000,1000);
      , w5 U6 x0 l+ [+ b( D
    3. b = rand(1000,1000);8 o$ Q# H6 V6 q7 m9 x& _- O
    4. tic( ?) e- G+ ?+ T% c0 ~7 t
    5. k = a * b;
      5 f2 n$ k, v/ [, M
    6. k(1:3, 5:9)' a3 O1 h1 ]\" V
    7. toc9 ?) v! p0 S0 J6 A
    8. 4 q; |\" A8 @) N7 H\" ~9 o& t
    9. ans =
      ( q9 o8 ]# C$ d7 B$ j, f

    10. - ]\" o4 p, N6 p1 s+ W& ?
    11.   246.1003  244.3288  252.9674  258.1527  243.9345  R7 E+ G& X5 V9 e( P: W5 ~
    12.   246.7404  236.1487  249.7140  251.3887  246.0294
      1 ~9 K- c* I5 m; U1 c
    13.   249.4205  240.5515  252.5847  257.0065  249.71374 G! N. g' x9 S5 h$ J& F

    14. . h2 L3 F6 _: W+ V0 M
    15. Elapsed time is 0.310022 seconds.
    复制代码
    ===================
    # |; a6 o, O/ O$ K. G2 e! Y, v* ~
    2 K  A% q2 \& X% x* W: k4 VForcal(OpenFC演示)代码:
    1. !using["math","sys"];
    2. ' E0 L! [2 G0 F2 H/ ?3 q
    3. main(:a,b,k,t0)=
    4. 6 T6 I8 t\\" N  t. R1 j
    5. oo{
    6. 5 p# H% V5 C. V
    7.   a=rand[1000,1000], b=rand[1000,1000],0 N- t/ K9 ]( w! l7 j) {
    8.   t0=clock(),
    9. 7 H! O* ~; u) J! M
    10.   k=a*b,  //矩阵乘% [; u' E% d+ ^3 i
    11.   k[1,3:5,9].outm()1 z5 |9 R5 ~3 j! U2 W
    12. },
    13. ' u  x6 Z+ x2 l- l% _5 a
    14. [clock()-t0]/1000;
    结果:
    1.         247.009        245.731        242.454        247.412        244.4828 c3 z; Z8 A2 w
    2.         258.268        255.417        253.738        255.159        253.042; d) |- Q- ~% Y5 |9 y3 l: a
    3.         258.088        252.324        248.927        252.392        247.731' }+ I( \  w/ T
    4. ' i) F\" ?$ t0 }1 e+ }
    5. 2.25
    复制代码
    此类运算Matlab的速度约是Forcal的7倍多。
    , Z+ ?! p" a6 g! u
    $ s% w* u+ _/ l& ?" E6 `==================
    9 q+ B2 l' ^( m* M/ ~, e==================
    2 j& N! p% Y8 Z( z! o2 d
    0 X/ e2 }+ x" Z8 C3 w# A: t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。# b5 c3 U; H7 J$ o# W

    9 P6 p. y7 @& v6 u+ K2 X- A5 \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。
    6 |# g6 A/ d  ]6 L, W/ l! `0 A( c# E3 j0 _6 u& V: _
    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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