Optimierung von Code (Entfernen For Schleife) .:. goMatlab

Bücher:

Die nicht zu kurze Kurzeinführung in MATLAB

Studierende:

Praktikant/-in im Bereich Forschung/Entwicklung Adsorptionswärmepumpe Simulation
Kfz-Zulieferindustrie
Behr GmbH & Co. KG - Stuttgart

Entwicklung und Erprobung von Systemen unter Verwendung mechanischer Fremdenergie
Antriebs- und Fahrwerktechnik
ZF Friedrichshafen AG - Friedrichshafen

Praktikanten/Werkstudenten (m/w) für die Analyse und Optimierung der Ansteuerung einer Fehlersimulation
Sicherheitskritische Systeme
Silver Atena Electronic Systems Engineering GmbH - München

Praktikum Automatisierung von Typtests für PV-Wechselrichter
Solartechnik
SMA Solar Technology AG - Niestetal

Praktikum/Abschlussarbeit - Hardware-in-the-Loop-Simulation von elektrischen Antrieben und leistungselektronischen Komponenten
Elektrotechnik/EDV
dSPACE GmbH - Paderborn

weitere Angebote

Partner:

Vermarktungspartner

Forum

Option

[Erweitert]

• Diese Seite per Mail weiterempfehlen

Gehe zu:

Optimierung von Code (Entfernen For Schleife)

k@tze

Forum-Anfänger


	Beiträge: 29

	Anmeldedatum: 27.12.10

	Wohnort: ---

	Version: 7.9.0 R2009b

Verfasst am: 12.01.2011, 14:17 Titel: Optimierung von Code (Entfernen For Schleife)

Hallo,

ich möchte meinen Code effizienter gestalten indem beispielsweise eine For Schleife entfernt wird.

In diesem Fall soll für jeden Eintrag einer Zufallszahlmatrix ZZ_1 gezählt werden, wieviel Einträge aus (genau) einem (von a) Verteilungsvektor(-en) (der Länge b) kleiner als die Zufallszahl sind:

Code:

ZZ_1 = rand(10000,a);
X = zeros(10000,a);
for j = 1:10000
ZZ_2 = repmat(ZZ_1(j,:),b,1);
X(j,:) = sum(ZZ_2>=Verteilung);
end

b und a sind im einstelligen Bereich. Verteilung ist eine Matrix aus Verteilungsvektoren der Form:

Code:

0,980198673306755 0,990049833749168 0,990049833749168 0,996007989343992
0,999802646772890 0,999950332086660 0,999950332086660 0,999992021301367
0,999998686507552 0,999999834578347 0,999999834578347 0,999999989365282

Habt ihr Vorschläge für effizientere Berechnung?

Gruß,
k@tze

Jan S

Moderator


	Beiträge: 3879

	Anmeldedatum: 08.07.10

	Wohnort: Heidelberg

	Version: 6.5, 2009a

Verfasst am: 13.01.2011, 02:39 Titel: Re: Optimierung von Code (Entfernen For Schleife)

Hallo k@tze,

Code:

ZZ_1 = rand(10000,a);
X = zeros(10000,a);
for j = 1:10000
ZZ_2 = repmat(ZZ_1(j,:),b,1);
X(j,:) = sum(ZZ_2>=Verteilung);
end

Ich verstehe es nicht ganz: "ZZ_2" ist eine Matrix, aber "Verteilung" ist ein Vektor? Wie funktioniert dann das ">=" ?!

Kannst Du Dein Code-Beispiel so erweitern, dass wir es mit Copy&Paste laufen lassen können? Dann ist es am leichtesten mit dem Code zu spielen.

Ich vermute BSXFUN ist effizienter als REPMAT.

Gruß, Jan

k@tze

Themenstarter

Forum-Anfänger


	Beiträge: 29

	Anmeldedatum: 27.12.10

	Wohnort: ---

	Version: 7.9.0 R2009b

Verfasst am: 13.01.2011, 11:17 Titel: Re: Optimierung von Code (Entfernen For Schleife)

Richtig, ZZ_2 ist eine b x a Matrix. Das Gleiche gilt natürlich für die Matrix Verteilung:

k@tze hat Folgendes geschrieben:

Verteilung ist eine Matrix aus Verteilungsvektoren

Hier ein Beispiel für a=4, b=3:

Code:

Verteilung = [ 0.5 0.5 0.6 0.4; 0.7 0.7 0.65 0.8; 0.9 0.95 0.7 0.9];
ZZ_1 = rand(10000,4);
X = zeros(10000,4);
for j = 1:10000
ZZ_2 = repmat(ZZ_1(j,:),3,1);
X(j,:) = sum(ZZ_2>=Verteilung);
end

BSXFUN kennt der Matlab Beginner bisher nicht Smile

Gruß,
k@tze

Jan S

Moderator


	Beiträge: 3879

	Anmeldedatum: 08.07.10

	Wohnort: Heidelberg

	Version: 6.5, 2009a

Verfasst am: 14.01.2011, 14:42 Titel: Re: Optimierung von Code (Entfernen For Schleife)

Hallo k@tze,

Dann lese doch mal die Hilfe-Texte für BSXFUN. Allerding scheint es hier nicht optimal zu sein:

Code:

Verteilung = [ 0.5 0.5 0.6 0.4; 0.7 0.7 0.65 0.8; 0.9 0.95 0.7 0.9];
ZZ_1 = rand(10000,4);
X = zeros(10000,4);
tic
bX = zeros(n,4);
for j = 1:n
bX(j,:) = sum(bsxfun(@ge, ZZ_1(j, :), Verteilung));
end
toc
isequal(X, bX)

tic
bX = zeros(n,4);
for j = 1:n
X(j,:) = sum(ZZ_1([j,j,j], :) >= Verteilung);
end
toc
isequal(X, bX)

tic
bX = zeros(n,4);
m = zeros(1, 3);
for j = 1:n
m(:) = j;
X(j,:) = sum(ZZ_1(m, :) >= Verteilung);
end
toc
isequal(X, bX)

Ich komme mit Matlab 2009a auf folgende Zeiten:
REPMAT: 0.32 sec
BSXFUN: 0.21 sec
[j,j,j]: 0.06 sec
m(:)=j: 0.07 sec
Die [j,j,j] Methode ist zwar am schnellsten, läuft aber auch nur mit genau drei Zeilen. Die m(:)=j Methode ist flexibeler.

Was ich eigentlich zur Beschleunigung gemacht habe, ist den zeitraubenden Funktionsaufruf von REPMAT durch den Code zu ersetzen, der innerhalb von REPMAT ausgeführt wird, also ein "function inlining". Das hilft Matlab's JIT-Accelerator zu "begreifen", was in der Schleife berechnet werden soll, so dass er die Schleife viel effizienter ausführen kann.

Gruß, Jan

k@tze

Themenstarter

Forum-Anfänger


	Beiträge: 29

	Anmeldedatum: 27.12.10

	Wohnort: ---

	Version: 7.9.0 R2009b

Verfasst am: 14.01.2011, 17:34 Titel:

Hallo Jan,

vielen Dank!

Tipp 2 kann ich nicht anwenden, weil in der Regel b=5 und im Allgemeinen soll die Zeilenzahl flexibel sein.

BSXFUN werde ich mir mal durchlesen, genauso werde ich nachvollziehen was da überhaupt gerechnet wird. Interessant, dass repmat in diesem Fall derart ineffizient ist.

Funktionieren tut es schon mal und der Zeitgewinn für das gesamte File liegt bei 40%. Super.

Gruß,
k@tze

Jan S

Moderator


	Beiträge: 3879

	Anmeldedatum: 08.07.10

	Wohnort: Heidelberg

	Version: 6.5, 2009a

Verfasst am: 15.01.2011, 00:57 Titel:

Hallo k@tze,

Zitat:

Tipp 2 kann ich nicht anwenden, weil in der Regel b=5 und im Allgemeinen soll die Zeilenzahl flexibel sein.

Es kann sich lohnen den häufigsten Fall explizit zu programmieren (also die [j,j,j] Methode), und den flexibelen Fall als Fallback zu nutzen.

Zitat:

Interessant, dass repmat in diesem Fall derart ineffizient ist.

Es liegt gar nicht an REPMAT selbst. Die Schleifen können von von Matlab's JIT-Accelerator viel besser beschleunigt werden, wenn gar keine M-Funktionen aufgerufen werden.

Gruß, Jan


Options and Permissions
Beiträge der letzten Zeit anzeigen:	Du kannst Beiträge in dieses Forum schreiben. Du kannst auf Beiträge in diesem Forum antworten. Du kannst deine Beiträge in diesem Forum nicht bearbeiten. Du kannst deine Beiträge in diesem Forum nicht löschen. Du kannst an Umfragen in diesem Forum nicht mitmachen. Du kannst Dateien in diesem Forum posten Du kannst Dateien in diesem Forum herunterladen

goMatlab ist ein Teil des goForen-Labels

Impressum | Werbung/Mediadaten | Studentenversion | FAQ |

RSS

Copyright © 2007 - 2012 goMatlab.de | Dies ist keine offizielle Website der Firma The Mathworks
Partner: LabVIEWforum.de

MATLAB, Simulink, Stateflow, Handle Graphics, Real-Time Workshop, SimBiology, SimHydraulics, SimEvents, and xPC TargetBox are registered trademarks and The MathWorks, the L-shaped membrane logo, and Embedded MATLAB are trademarks of The MathWorks, Inc.

Mein MATLAB Forum

Optimierung von Code (Entfernen For Schleife)