xzc*_*czd 4 wolfram-mathematica julia
我正在尝试学习一点Julia,在阅读了几个小时的手册之后,我写了下面这段代码:
ie = 200;
ez = zeros(ie + 1);
hy = zeros(ie);
fdtd1d (steps)=
for n in 1:steps
for i in 2:ie
ez[i]+= (hy[i] - hy[i-1])
end
ez[1]= sin(n/10)
for i in 1:ie
hy[i]+= (ez[i+1]- ez[i])
end
end
@time fdtd1d(10000);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)elapsed time: 2.283153795 seconds (239659044 bytes allocated)
我相信它在优化之下,因为它比相应的Mathematica版本要慢得多:
ie = 200;
ez = ConstantArray[0., {ie + 1}];
hy = ConstantArray[0., {ie}];
fdtd1d = Compile[{{steps}},
Module[{ie = ie, ez = ez, hy = hy},
Do[ez[[2 ;; ie]] += (hy[[2 ;; ie]] - hy[[1 ;; ie - 1]]);
ez[[1]] = Sin[n/10];
hy[[1 ;; ie]] += (ez[[2 ;; ie + 1]] - ez[[1 ;; ie]]), {n,
steps}]; Sow@ez; Sow@hy]];
result = fdtd1d[10000]; // AbsoluteTiming
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud){0.1280000, Null}
那么,如何让Julia版fdtd1d
更快?
两件事情:
第一次运行该函数时,时间将包括代码的编译时间.如果你想要与Mathematica中的编译函数进行比较,你应该运行两次函数并在第二次运行时运行.用你的代码我得到:
elapsed time: 1.156531976 seconds (447764964 bytes allocated)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
第一次运行,包括编译时间和
elapsed time: 1.135681299 seconds (447520048 bytes allocated)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
对于第二次运行时,您不需要编译.
第二件事,可以说更重要的是,你应该避免在性能关键代码中使用全局变量.这是本手册性能提示部分的第一个提示.
以下是使用局部变量的相同代码:
function fdtd1d_local(steps, ie = 200)
ez = zeros(ie + 1);
hy = zeros(ie);
for n in 1:steps
for i in 2:ie
ez[i]+= (hy[i] - hy[i-1])
end
ez[1]= sin(n/10)
for i in 1:ie
hy[i]+= (ez[i+1]- ez[i])
end
end
return (ez, hy)
end
fdtd1d_local(10000)
@time fdtd1d_local(10000);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
要比较我的机器上的Mathematica代码
{0.094005, Null}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
而从结果@time
的fdtd1d_local
是:
elapsed time: 0.015188926 seconds (4176 bytes allocated)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或者大约快6倍.全局变量产生很大的不同.
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