我正在尋找一種方法來避免代碼中的 for 回圈以縮短計算時間。
k = rand(15,15)
v= rand(6,15)
for i=1:6
C(i) = v(i, :) * k * v(i, :)'
end
這個例子有沒有這種可能性，可惜我什么都想不出來。在實際程式中，v 不會只有 6 行，而是數千行。
uj5u.com熱心網友回復：
以下將為您提供相同的結果。對于中型陣列（大約 1.5k），這比for回圈快 15 倍。
k = rand(15,15)
v = rand(6,15)
C = diag(v(1:6,:) * k * v(1:6,:)')'
@Adriaan 建議的一個小基準顯示速度提高了g()17 倍：
k = rand(1500,1500);
v = rand(1000,1500);
f = @() fun(k,v);
g = @() diag(v(1:600,:) * k * v(1:600,:)')';
timeit(f) % Time: 0.5122
timeit(g) % Time: 0.0332
function C = fun(k,v)
C = zeros(1,600);
for i = 1:600
C(i) = v(i, :) * k * v(i, :)';
end
end
這里應該明確一點，for回圈不是罪魁禍首，而是向量矩陣與矩陣矩陣運算的底層 BLAS 實作；后者在 MKL 中被高度優化。
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