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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
    1 a: n  n1 \5 F' U& A) ~$ w8 J. Z; ]. }* X: ^4 y3 c
    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。
    ' O% t0 @& m: X; Z2 l
    ) O& M1 S# c5 N9 w例子:
    0 ^7 W( Q5 j: N+ b3 j5 ~3 \6 ?8 t' w8 f: [+ Z
    , b" y9 y) w0 n7 Omatlab2009a代码:
    1. clear all
      $ ^; I' ]3 C\" u! q& R, x
    2. clc
      \" _3 {9 D2 n  Y2 p
    3. tic' D* M: u: ^* o) S! M
    4. k = zeros(5,5); % //生成5×5全0矩阵
      3 O/ K9 p  B! ^  v5 L+ L
    5. % 循环计算以下程序段100000次:. S# h( W  x* \' s
    6. for m = 1:1000000 i7 C' e4 e1 T
    7.     a = rand(5,7);9 \( V$ O9 O* I( Y) G; U% q1 I
    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
      ( }\" s5 m% h! y\" i
    9.     k = k + a * b + a(1:5, 2:6) * b(2:6, 1:5) - a(:, 7) * b(3, :);
      ; p1 d& U; l2 s1 a& }, {
    10. end
      - l3 R1 ~7 ]( _, r7 V- L) Z
    11. k
      9 @$ }. Q# h, g; l/ ?5 m8 @
    12. toc
    复制代码
    多次运行,结果约为:
    1. k =: c. g4 Z, t. J8 z; o2 n/ H
    2. ; v, W& c% p/ n2 N, e
    3.   1.0e+005 *. d\" Y) |$ H$ v5 {. o

    4. . n/ L, E7 X\" |9 U  W5 {+ [
    5.     2.7530    2.7525    2.7509    2.7539    2.7529# O! c- w\" Z/ w# s; l9 n4 [\" Z
    6.     2.7521    2.7494    2.7493    2.7542    2.7476
      ' d4 i% |9 [, A0 }: y9 J: Z$ K
    7.     2.7549    2.7524    2.7527    2.7564    2.7517
      2 Z3 @6 y4 g3 z\" G3 Y
    8.     2.7530    2.7523    2.7533    2.7525    2.7502
      + R8 u! I$ ~% \1 `# R7 s
    9.     2.7527    2.7521    2.7505    2.7519    2.7523
      . d- @  }$ H% C% D
    10.   I8 h8 |* @! L
    11. Elapsed time is 2.126704 seconds.
    复制代码
    Lu代码:
    1. !!!using["math"];
    2. ; z* O6 E: s0 ^/ p3 z7 t, \
    3. main(:t0,k,i,a,b)=
    4.   V8 T$ d' q% f: O6 T. W
    5. {
    6. % b: r0 h4 |- A' A6 M9 }: [0 P* ]
    7.     t0=clock(),
    8. ( R+ z4 y6 ^7 g8 V+ K) M
    9.     k=zeros(5,5),         //生成5×5矩阵k,初始化为0$ C* T& G, w5 n, d
    10.     i=0,(++i<=100000).while{//循环计算100000次
    11.   e9 K- [  g7 F) i3 m* U1 f
    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7 E& h6 r+ q3 g
    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. , \2 S: c  o2 c
    15.     },( \* _) ]& m2 v0 `! Z+ p4 O
    16.     k.outa(),             //输出矩阵k: S! E- N' p5 Z. q
    17.     [clock()-t0]/1000.    //得到计算时间,秒\\" K& q4 [# l8 n) E4 c% H
    18. };
    多次运行,结果约为:
    1.          275024         274895         275054         275083         275024# V\" `  H  m$ p. g5 x, H8 H
    2.          274965         275036         275091         275112         274931# g, P# F1 S- O; B; M
    3.          274975         275012         275020         274963         274939: H; w1 p6 R\" s* q
    4.          274981         274976         275117         275065         275044
      ) A/ [# G( V: j
    5.          274920         274906         275005         274972         274920
        t3 R8 x) L# }9 e7 M\" _/ R: \
    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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