Dev*_*-iL 5 performance matlab graph-theory matrix adjacency-matrix
我正在尝试建模一个可以在每个时间步更改其配置的系统。各种配置是预先知道的,不依赖于时间步长。在某些配置之间允许转换,而在其他配置之间禁止转换。目标是构建一个跨越多个时间步长的允许转换的邻接矩阵。
让A成为s*s*k表示允许转换的逻辑矩阵,并A1...Ak表示 的页面/切片A:
A1 = A(:,:,1); A2 = A(:,:,2); ... Ak = A(:,:,k);
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第三维的含义是转换需要多少时间步,例如:如果A(1,3,2)非零,则表示状态#1可以转换为状态#3,这将需要2时间步。
让B成为我们想要构建的邻接矩阵,它表示nt时间步长。的形状B应该是示意性的(以块矩阵表示法):
A1 = A(:,:,1); A2 = A(:,:,2); ... Ak = A(:,:,k);
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其中主块对角线由nt0 个块组成,并且 的切片A逐渐“向右推”直到“时间用完”, 的切片A最终“超出”了B? 表明不可能有更多的转换。由于B由nt*nt s*s块组成,因此其大小为(nt*s)×(nt*s)。
问题:给定
Aandnt,我们如何B以最节省 CPU 和内存的方式构造?
B大部分都是零,所以它可能是有意义的sparse。s=250和nt=6000.[A1]块和circshift-ing 和掩码的主对角线。s = 3; k = 4; nt = 8;
A = logical(cat(3, triu(ones(s)), eye(s), zeros(s), [0 0 0; 0 0 0; 0 1 0]));
% Unwrap A (reshape into 2D):
Auw = reshape(A, s, []);
% Preallocate a somewhat larger B:
B = false(nt*s, (nt+k)*s);
% Assign Auw into B in a staggered fashion:
for it = 1:nt
B( (it-1)*s+1:it*s, it*s+1:(it+k)*s ) = Auw;
end
% Truncate the extra elements of B (from the right)
B = B(1:nt*s, 1:nt*s);
spy(B);
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导致:
一种解决方案可能是使用隐式扩展来计算所有索引:
% Dev-iL minimal example
s = 3; k = 4; nt = 8;
A = logical(cat(3, triu(ones(s)), eye(s), zeros(s), [0 0 0; 0 0 0; 0 1 0]));
Auw = reshape(A, s, []);
% Compute the indice:
[x,y] = find(Auw);
x = reshape(x+[0:s:s*(nt-1)],[],1);
y = reshape(y+[s:s:s*nt],[],1);
% Detection of the unneeded non zero elements:
ind = x<=s*nt & y<=s*nt;
% Sparse matrix creation:
S = sparse(x(ind),y(ind),1,s*nt,s*nt);
% Plot the results:
spy(S)
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这里我们只计算非零值的位置。我们避免预先分配一个大矩阵,这会减慢计算速度。
基准:
我已经使用matlab在线运行基准测试,可用内存有限。如果有人想在本地计算机上运行具有更大价值的基准测试,请随意这样做。

通过这些配置,似乎使用隐式扩展确实更快。
基准代码:
for ii = 1:100
s = ii; k = 4; nt = ii;
Auw = rand(s,s*k)>0.75;
f_expa = @() func_expansion(s,nt,Auw);
f_loop = @() func_loop(s,k,nt,Auw);
t_expa(ii) = timeit(f_expa);
t_loop(ii) = timeit(f_loop);
end
plot(1:100,t_expa,1:100,t_loop)
legend('Implicit expansion','For loop')
ylabel('Runtime (s)')
xlabel('x and nt value')
% obchardon suggestion
function S = func_expansion(s,nt,Auw)
[x,y] = find(Auw);
x = reshape(x+[0:s:s*(nt-1)],[],1);
y = reshape(y+[s:s:s*nt],[],1);
ind = x<=s*nt & y<=s*nt;
S = sparse(x(ind),y(ind),1,s*nt,s*nt);
end
% Dev-il suggestion
function B = func_loop(s,k,nt,Auw)
B = false(nt*s, (nt+k)*s);
for it = 1:nt
B( (it-1)*s+1:it*s, it*s+1:(it+k)*s ) = Auw;
end
B = B(1:nt*s, 1:nt*s);
end
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