如何在这个循环中利用置换对称性?

jjg*_*ngs 5 python permutation symmetry

我有一个f(a,b,c,d)具有以下置换对称性的标量函数

f(a,b,c,d) = f(c,d,a,b) = -f(b,a,d,c) = -f(d,c,b,a)

我正在使用它来完全填充 4D 数组。下面的代码(使用 python/NumPy)有效:

A = np.zeros((N,N,N,N))
for a in range(N):
    for b in range(N):
        for c in range(N):
            for d in range(N):
                A[a,b,c,d] = f(a,b,c,d)
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但显然我想利用对称性来减少这部分代码的执行时间。我试过了:

A = np.zeros((N,N,N,N))
ab = 0
for a in range(N):
    for b in range(N):
        ab += 1
        cd  = 0
        for c in range(N):
            for d in range(N):
                cd += 1
                if ab >= cd:
                    A[a,b,c,d] = A[c,d,a,b] = f(a,b,c,d)
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这将执行时间减少了一半。但是对于我尝试的最后一次对称:

A = np.zeros((N,N,N,N))
ab = 0
for a in range(N):
    for b in range(N):
        ab += 1
        cd  = 0
        for c in range(N):
            for d in range(N):
                cd += 1
                if ab >= cd:
                    if ((a >= b) or (c >= d)):
                        A[a,b,c,d] = A[c,d,a,b] = f(a,b,c,d)
                        A[b,a,d,c] = A[d,c,b,a] = -A[a,b,c,d]
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哪个有效,但不会让我接近两倍加速的另一个因素。我不认为这是正确的理由,但不明白为什么。

我怎样才能更好地利用这种特殊的置换对称性?

Eri*_*nil 2

有趣的问题!

对于N=3,应有 4 个元素的 81 种组合。通过循环,您可以创建 156 个。

看起来重复的主要来源是 in or(a >= b) or (c >= d)它太宽松了。(a >= b) and (c >= d)但限制太多了。

不过你可以比较一下a + c >= b + d。为了获得几毫秒(如果有的话),您可以在第三个循环中另存a + c为:ac

A = np.zeros((N,N,N,N))
ab = 0
for a in range(N):
    for b in range(N):
        ab += 1
        cd  = 0
        for c in range(N):
            ac = a + c
            for d in range(N):
                cd += 1
                if (ab >= cd and ac >= b+d):
                    A[a,b,c,d] = A[c,d,a,b] = f(a,b,c,d)
                    A[b,a,d,c] = A[d,c,b,a] = -A[a,b,c,d]
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使用此代码,我们创建了 112 种组合,因此与您的方法相比,重复次数较少,但可能仍然需要进行一些优化。

更新

这是我用来计算创建的组合数量的代码:

from itertools import product

N = 3
ab = 0

all_combinations = set(product(range(N), repeat=4))
zeroes = ((x, x, y, y) for x, y in product(range(N), repeat=2))
calculated = list()

for a in range(N):
    for b in range(N):
        ab += 1
        cd = 0
        for c in range(N):
            ac = a + c
            for d in range(N):
                cd += 1
                if (ab >= cd and ac >= b + d) and not (a == b and c == d):
                    calculated.append((a, b, c, d))
                    calculated.append((c, d, a, b))
                    calculated.append((b, a, d, c))
                    calculated.append((d, c, b, a))

missing = all_combinations - set(calculated) - set(zeroes)

if missing:
    print "Some sets weren't calculated :"
    for s in missing:
        print s
else:
    print "All cases were covered"
    print len(calculated)
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有了and not (a==b and c==d),这个数字就下降到了88。