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升级   91% TA的每日心情 | 难过 2012-8-27 18:22 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
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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:- clear all+ K' y\" c# ?1 N$ n8 M. }( Z
- tic
% X; e |$ [# T1 h' n - k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵\" ~2 p5 F* }! V7 o
- % 循环计算以下程序段100000次:% v$ a* o3 `3 [' s H
- for m = 1:1000008 i2 n, K C, ^: x) @$ i N5 t
- a = rand(5,7);
3 A* W' w8 `5 `) ~9 K- m+ T - 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 - 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
- end
) }. ^( @0 N\" K9 f; a6 ^. {# v - k
# x/ ~- {4 b% B( Q4 {3 D: } - toc
' d! l$ Y$ O6 U4 L; R+ a( u - 1 k3 j H) d2 { f( s% |9 W, a
- k =. |- X9 @+ ]\" M5 A; R
- + E; V2 @* q, W0 n
- 1.0e+005 *& ~& q4 O% s$ G+ h7 |
# x8 ?( J( t! z- 2.7525 2.7559 2.7481 2.7525 2.7511
: ?: j- z6 ?1 U - 2.7527 2.7535 2.7430 2.7545 2.7484' {( X+ h& d. }. r! ~/ T
- 2.7493 2.7553 2.7440 2.7513 2.7485
+ ~. y- I3 ^ v\" v0 ]& U; [( ^0 A - 2.7481 2.7506 2.7425 2.7457 2.7460
) z9 Y9 E\" a\" e. R - 2.7506 2.7525 2.7429 2.7488 2.7451
! }6 b, u0 v2 B% C
$ Q4 p* f# V; C5 \- 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: - !using["math","sys"];\\" ]& p5 r+ e% V' G- v: K# Y
- (:t0,k,i,a,b)=
- / H0 L2 W/ M# o4 @
- {
- 6 {; _4 l, n% { D% i6 p; n' K
- t0=clock(),
- * F! Y' o$ a* }
- k=zeros[5,5],9 O, Y* e) l2 g, b9 ^\\" m
- i=0,(i<100000).while{
- * N/ f9 |0 d! T! F
- oo{
- 8 N& t+ U* r9 x& q
- a=rand[5,7], b=rand[7,5],
- \\" a% d6 v\\" m7 \$ W2 A' C* C
- 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
- },4 N& {2 j; H3 Q9 O0 K$ T
- i++
- \\" w d. k: ~3 _8 v& ~
- },
- / ^2 n5 X0 i4 [/ P
- k.outm().delete(),
- ; z7 r! w8 x& d- T+ r0 ?5 |+ `5 \
- [clock()-t0]/1000+ v% T% B2 M# E6 Z
- };
结果:- 274978 274892 274913 274949 274953
5 S: r' m* B( ]9 S1 b I( e& ~ - 274994 275050 275001 275037 274892
- i. j; I5 ~; ?. [: A* q+ J# v - 275001 275063 275019 274963 274971+ k9 `8 F6 T; L
- 274945 274999 275017 274983 274982! i& S5 R, U. F8 `\" I
- 275009 274984 274971 274955 274923
' r0 n4 Q7 w3 |) m2 o. S
2 Q- Y k# ` D3 H2 h- 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:- clear all% O# [$ \' b\" s- }
- a = rand(1000,1000);
% w5 ~& D/ M2 y6 L% m& m9 b/ T# n - b = rand(1000,1000);: j! k9 m* d% U
- tic
1 ~* e; e9 B4 B, }. d5 w* s - k = a * b;
% x) N; V; I9 o+ z- d3 e - k(1:3, 5:9)
) L; Q: f- X. |2 g' X - toc2 b! ]9 j* J; E\" F
- & K `! n( ~% J4 ?$ \5 X8 D
- ans =
, M$ f3 ]1 T2 p& U) A
l5 O\" I. R8 e. M- 246.1003 244.3288 252.9674 258.1527 243.9345
c/ }. D8 C$ C - 246.7404 236.1487 249.7140 251.3887 246.0294! T! K* `# `1 C- z' v8 \% }, `, |
- 249.4205 240.5515 252.5847 257.0065 249.7137
L9 V, T\" f4 K1 \! w - % b6 n% {* o( ~; v
- 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: - !using["math","sys"];
- , U- U6 I. {1 @: I2 W2 `) C
- main(:a,b,k,t0)=8 T8 C4 [! i, u- z: A
- oo{
- 6 V/ W% M# A' t# ^
- a=rand[1000,1000], b=rand[1000,1000],
- + ]: F5 u( Y8 Y Q, [
- t0=clock(),0 n- J$ m/ H* x; }; t: }\\" @4 f
- k=a*b, //矩阵乘$ E; d1 ?) k* ]$ P0 k' z
- k[1,3:5,9].outm()
- 6 Q, ]5 A( V, z/ Z* N8 I3 c# L
- },
- 3 [% z+ b+ |& p( W$ I\\" d( a% r
- [clock()-t0]/1000;
结果:- 247.009 245.731 242.454 247.412 244.482& Z2 X, t! t K, b
- 258.268 255.417 253.738 255.159 253.042! r9 ]' f, b7 w# ?- n; P! U* v7 A
- 258.088 252.324 248.927 252.392 247.731
) i) i. T' B; `& K% J0 h3 f - . R! w+ J\" \8 w A: A
- 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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