Ich muss für die Bestimmung des s.g. Hellmann-Exponenten für ca 500 000 Zeilen die Fehlerquadratminimierung auf je 8 Werte anwenden. Mit einem kleinen a_num läuft das ganze richtig und schnell. Aber ich möchte eine höhere Genauigkeit haben. Nur dauert es dann sehr lange.
Gibt es Ideen wie ich denn Code ohne vorgefertigte Fehlerquadratminimierungsfunktion beschleunigen kann?
Code:
% Hellmann-Exponent
h=[0,33,40,50,60,70,80,90,100]; %Höhen, h(2:9)sind die entsprechnenden Höhen in WP(:,3:10)
a_num=10000; % Genauigkeit von alpha tic for n=1:size(WP,1)
qu=zeros(a_num,8);
for a=1:a_num
for i=4:10
v=WP(n,3)*(h(i-1)/h(2))^(a/a_num);
qu(a,i-2)=(v-WP(n,i))^2+qu(a,i-3);
end end
WP(n,11)=find(qu(:,8)==min(qu(:,8)))/a_num;
end toc
wenn du beispieldaten postest dann bitte nicht als screenshot. wie soll man denn damit rumspielen ?
wo bei dir viel zeit verbraucht wird kannst du mit dem profiler rausfinden.
das kann man vieleicht vektorsiert eine oder zwei schleifen vor zihen. ob das was bringt weis ich nicht. manches macht der jita ja auch schon alleine. muss man immer ausprobieren. wie gesagt ich würde erstmal den profiler benutzen und gucken wo zeit verbraucht wird.
min hat 2 rückgabe argumente. ich denke ein find ist da nicht notwendig und verbraucht nur viel zeit. i ist übrigens die imaginäre einheit und ich würde sie nicht als laufindex verwenden.
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eine Schleife nach oben ziehen und so die Geschwindigkeit ein wenig verbessern.
Ich frage mich was genau gegeben sein muss um eine for schleife mit parfor zu ersetzen. Ich denke das würde die Sache deutlich beschleunigen.
Kennt sich jemand damit aus?
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