phd*_*ent 4 performance matlab vectorization
我有一个双循环,这是非常低效的.
c is a [400,2000] matrix
r is a [2000,1] matrix
P is a [2000,1] matrix
S is a [1, 400] matrix
for i=1:400
for k=1:2000
c(i,k) = r(k,1) * max([0, P(k,1) - S(1,i)]);
end
end
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我试图制作一个parfor并且它有效.但我一直在寻找更优雅的解决方案.我一直在努力尝试但没有运气......
当你只是做逐元素的操作,-和.*,这就要求使用的解决方案bsxfun.
使用
bsxfun(@minus,P,S)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
做一个逐元素的减法P(k,1) - S(1,i).输出将是一个[2000,400]矩阵.您可以max(0,...)对此矩阵应用该操作,最后bsxfun再次使用以将相应的每一行乘以r:
bsxfun(@times,max(bsxfun(@minus,P,S),0),r)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
因为你c应该有大小[400,2000],添加一个最后的转置操作,你就完成了.
c = bsxfun(@times,max(bsxfun(@minus,P,S),0),r).';
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
一个小的时间比较:for循环需要
Elapsed time is 0.688408 seconds.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
虽然bsxfun解决方案只需要
Elapsed time is 0.007884 seconds.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
对于完全相同的结果,这是一个很好的加速87.