Matlabda iki toplamı hesaplamaları hangisi/Octave bir satır vektör üzerinde en uygunudur?

Question

Oldukça Matlab/Octave ve Makine öğrenme değilim, ama şimdiye kadar sana toplamı için iteratif döngüler önlemek ve mümkün olduğunca vektörize istiyorum öğrendim.

Verilen gibi bir satır vektörü: İçgüdülerim bize söylüyor iken

• sum(x)
• x * ones(length(x),1)

: Bu iki yöntemle toplamını hesaplayabilirsiniz x = [ 1,2,3,4,5]

fonksiyonlar yerleşik, ikinci seçenek daha 'vectorized' hissediyor.

daha iyi ve neden hangisi? Performansta iki bellek arasında bellek kullanımı, vb. Tamam

Answer 1

, öyle görünüyor ki: "Tüm olanlar" vektör tahsis zamanı/bellek havai buna değer değil. Bir tekrar tekrar aynı uzunlukta vektörler üzerinde toplamak için gerektiği zaman
Ancak, vektörün tahsis böylece ortalama yükü azaltır, sadece bir kez yapılabilir . Benim makinede

:

"önbelleğe alma" Tüm olanlar vektör:

N=100;T=500000; x=rand(T,N); 
tic;o=ones(N,1);for ii=1:T, x(ii,:)*o;end;toc 

Geçen zaman 0,480388 saniyedir.

sum kullanırken:

tic;for ii=1:T, sum(x(ii,:));end;toc 

Geçen zaman 0,488517 saniyedir.

Yani, biraz daha hızlı tekrarlanan toplamları durumunda "Tüm olanlar" Vektör yöntemi kullanmak bu. Eğer time calculation dışarı "tüm olanlar" vektör tahsisini alırsak

---

, sen oluşturmuş oluruz:

N=100;T=500000; x=rand(T,N);o=ones(N,1); 
tic;for ii=1:T, x(ii,:)*o;end;toc 

Geçen süre 0'dır.477762 saniye.

Ama yine, bir noktada bunu ayırmak gerekecek ...

Answer 2

, biraz daha araştırma yaptım: sum() inşa edilmiş bir performans açısından bakıldığında

çok daha iyidir: Ben olanlar ekstra vektörü kullanarak tahmin

x = rand(1,100000000); 
    %slowwwww 
    t = cputime; x * ones(length(x),1); e= cputime - t; e 

    % Faster 
    t = cputime; sum(x); e= cputime - t; e 

da gereksiz bellek kullanımıdır. sum() üzerinden performans artışı olmadığından, yerel olmayan yöntem çok daha az uygundur. sum iyidir gibi Genelde