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Loop -> Vectorization?
 

dummy2k
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Beiträge: 26
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     Beitrag Verfasst am: 23.11.2012, 13:38     Titel: Loop -> Vectorization?
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich bin relativ neu in Matlab und hab erst vor kurzem einen Trick, sprich Vectorization, kennengelernt, wie man Berechnungen bzw. Loops umgehen kann.

Nun bin ich bei einer Schleife angelangt, wo ich keine Idee hätte wie man das verbessern oder gar den Loop auflösen könnte. Hat jmd vielleicht eine Idee oder kann man das nur in ner Schleife lösen? Danke!

Code:

num=0;
for i=1:10
     tmp =  bitshift(num,8);
     num = bitor(tmp, i);
end
 
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MaFam
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     Beitrag Verfasst am: 23.11.2012, 16:59     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

kann man sicherlich, aber warum sollte man das tun? Smile

Grüße, Marc
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Jan S
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     Beitrag Verfasst am: 23.11.2012, 22:14     Titel: Re: Loop -> Vectorization?
  Antworten mit Zitat      
Hallo dummy2k,

Vektorisieren kann eine Menge Rechenzeit sparen, muss aber nicht. Deswegen ist eine gute Programmier-Paxis, eine Schleifen und eine vektorisierte Version zu programmieren und die Ergebnisse zu vergleichen. Wenn die Ergebnisse gleich sind, ist das ein gewisser Hinweis darauf, dass vielleicht kein Fehler im Code steckt. Wenn ein winziger Unterschied zu finden ist, ist der Algorithmus eventuell anfällig für Rundungsfehler. Wenn sich die Ergebnisse unterscheiden, hat man einen Bug zu finden.

Aber im Fall Deines Code-Stücks sehe ich keine Möglichkeit für eine Vektorisierung, da die Werte für jede Iteration von vorhergehenden Wert abhängen. Dies ist zwar auch mit CUMSUM und CUMPROD im Prinzip vektorisierbar, aber nicht für Bit-Shift-ing und Or-ing.

Siehe auch http://www.gomatlab.de/faq-performa.....ektorisierung-t19996.html.

Gruß, Jan
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dmjr
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     Beitrag Verfasst am: 23.11.2012, 22:54     Titel: Re: Loop -> Vectorization?
  Antworten mit Zitat      
Code:

num=0;
for i=4:10
     tmp =  bitshift(num,8);
     num = bitor(tmp, i);
end
 


Zwar nicht vektorisiert, aber optimiert Wink

Resultat ist das gleiche.

und vektorisiert:
Code:
sum((4:10).*2.^(8*(6:-1:0)))

oder
Code:
sum((4:10).*2.^(48:-8:0))
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dummy2k
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     Beitrag Verfasst am: 29.11.2012, 14:23     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Vielen Dank ihr 2 für die Antworten! Ich weiß das wirklich zu schätzen und hoffe eines Tages mich revanchieren zu können Smile

@dmjr
wow, diese Lösung ist wirklich genial, thx! Auch wenn mir momentan nicht ganz klar ist, wie du das mit "bitor" gelöst hast. Das muß ich mir noch genauer ansehen. Ich hoffe du bist dann nachher noch verfügbar, falls noch Fragen auftauchen Smile
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dmjr
Forum-Century

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     Beitrag Verfasst am: 29.11.2012, 14:27     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Du musst den Integer mal Array von Bytes betrachten, dann merkst du dass jeweils nur an dem letzen gearbeitet wird und der Rest nur Geshiftet wird. Entweder das eine oder das andere Byte ist 0. Unter der Voraussetzung ist Bitor und Addition identisch.
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dummy2k
Themenstarter

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     Beitrag Verfasst am: 30.11.2012, 16:48     Titel:
  Antworten mit Zitat      
dmjr hat Folgendes geschrieben:
Du musst den Integer mal Array von Bytes betrachten, dann merkst du dass jeweils nur an dem letzen gearbeitet wird und der Rest nur Geshiftet wird. Entweder das eine oder das andere Byte ist 0. Unter der Voraussetzung ist Bitor und Addition identisch.


Sorry, leider kann ich nicht nachvollziehen, weshalb du das Bitor weglassen kannst. Wenn du vielleicht Zeit und Lust hast, kannst du das vielleicht so erklären, dass es jmd versteht, der nicht so viel Grundlagenwissen hat?

Aber ich poste mal den eigentlich Code, ich erwarte natürlich keine Lösung, aber denkst du das es grundsätzlich möglich ist, das ebenfalls zu vektorisieren?

Code:


for j=nbytes-1: -1: 1;
    num = bitor( num*2^8, bytes(j));
    p = floor(num/sizes(i+1));
    num  =  num - p * sizes(i+1);
    bytes(j) = p;
end

 


Tausend Dank falls du dir Mühe machst, aber wenn nicht, versteh ich das auch Smile
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