- Java 双重比较
- java - 比较器与 Apache BeanComparator
- Objective-C 完成 block 导致额外的方法调用?
- database - RESTful URI 是否应该公开数据库主键?
我正在使用 Eigen 3 的 Cholesky 模块求解线性方程组。 Eigen 文档指出,使用 LDLT
而不是 LLT
为此目的会更快,但我的基准测试显示不同的结果。
我使用以下代码进行基准测试:
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Cholesky>
using namespace std;
using namespace std::chrono;
using namespace Eigen;
int main()
{
MatrixXf cov = MatrixXf::Random(4200, 4200);
cov = (cov + cov.transpose()) + 1000 * MatrixXf::Identity(4200, 4200);
VectorXf b = VectorXf::Random(4200), r1, r2;
r1 = b;
LLT<MatrixXf> llt;
auto start = high_resolution_clock::now();
llt.compute(cov);
if (llt.info() != Success)
{
cout << "Error on LLT!" << endl;
return 1;
}
auto middle = high_resolution_clock::now();
llt.solveInPlace(r1);
auto stop = high_resolution_clock::now();
cout << "LLT decomposition & solving in " << duration_cast<milliseconds>(middle - start).count()
<< " + " << duration_cast<milliseconds>(stop - middle).count() << " ms." << endl;
r2 = b;
LDLT<MatrixXf> ldlt;
start = high_resolution_clock::now();
ldlt.compute(cov);
if (ldlt.info() != Success)
{
cout << "Error on LDLT!" << endl;
return 1;
}
middle = high_resolution_clock::now();
ldlt.solveInPlace(r2);
stop = high_resolution_clock::now();
cout << "LDLT decomposition & solving in " << duration_cast<milliseconds>(stop - start).count()
<< " + " << duration_cast<milliseconds>(stop - middle).count() << " ms." << endl;
cout << "Total result difference: " << (r2 - r1).cwiseAbs().sum() << endl;
return 0;
}
我在 Windows 上用 g++ -std=c++11 -O2 -o llt.exe llt.cc
编译了它,这是我得到的:
LLT decomposition & solving in 6515 + 15 ms.
LDLT decomposition & solving in 8562 + 15 ms.
Total result difference: 1.27354e-006
那么,为什么 LDLT 比 LLT 慢?我是在做错什么还是对文档有误解?
最佳答案
文档的这句话已经过时了。对于 Eigen 的最新版本,对于非常大的矩阵,LLT 应该比 LDLT 快得多,因为 LLT 实现利用了缓存友好的矩阵-矩阵操作,而 LDLT 实现仅涉及旋转和矩阵- vector 操作。使用 devel 分支你的例子给我:
LLT decomposition & solving in 380 + 4 ms.
LDLT decomposition & solving in 2746 + 4 ms.
关于c++ - Eigen LDLT 比 LLT 慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23309596/
自己试试看: import pandas as pd s=pd.Series(xrange(5000000)) %timeit s.loc[[0]] # You need pandas 0.15.1
我最近开始使用 Delphi 中的 DataSnap 来生成 RESTful Web 服务。在遵循 Marco Cantu 本人和互联网上其他几个人的指导后,我成功地使整个“链条”正常工作。 但是有一
我一直在为操作系统类(class)编写以下代码,但结果有些奇怪。该代码创建x线程并同时运行它们,以便将两个平方矩阵相乘。每个线程将输入矩阵的Number_of_rows/Number_of_threa
我正在尝试确定何时使用 parallel包以加快运行某些分析所需的时间。我需要做的一件事是创建矩阵,比较具有不同行数的两个数据框中的变量。我在 StackOverflow 上问了一个关于有效方法的问题
我最近对我的代码进行了一些清理,并在此过程中更改了此内容(不完全是真实的代码): read = act readSTRef test1 term i var = do t v^!terms.
我正在计时查询和同一个查询的执行时间,分页。 foreach (var x in productSource.OrderBy(p => p.AdminDisplayName) .Wher
我正在开发一个项目 (WPF),我有一个 Datagrid 从数据库加载超过 5000 条记录,所以我使用 BackgroundWorker 来通知用户数据正在加载,但它太慢了,我需要等待将近 2分钟
我在查询中添加 ORDER BY 时遇到问题。没有 ORDER BY 查询大约需要 26ms,一旦我添加 ORDER BY,它大约需要 20s。 我尝试了几种不同的方法,但似乎可以减少时间。 尝试 F
我是 Android 开发新手,遇到了性能问题。当我的 GridView 有太多项目时,它会变得有点慢。有什么方法可以让它运行得更快一些吗? 这是我使用的代码: 适配器: public class C
这里的要点是: 1.设置query_cache_type = 0;重置查询缓存; 2.在 heidisql(或任何其他客户端 UI)中运行任何查询 --> 执行,例如 45 毫秒 3.使用以下代码运行
想象下表: CREATE TABLE drops( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, loc VARCHAR(5) NOT NULL, tag INT NOT
我的表 test_table 中的示例数据: date symbol value created_time 2010-01-09 symbol1
首先,如果已经有人问过这个问题,我深表歉意,至少我找不到任何东西。 无论如何,我将每 5 分钟运行一次 cron 任务。该脚本加载 79 个外部页面,而每个页面包含大约 200 个我需要在数据库中检查
我有下面的 SQL 代码,它来自 MySQL 数据库。现在它给了我期望的结果,但是查询很慢,我想我应该在进一步之前加快这个查询的速度。 表agentstatusinformation有: PKEY(主
我需要获取一个对象在 Core Data 中数千个其他对象之间的排名。现在,这是我的代码: - (void)rankMethod { //Fetch all objects NSFet
我正在编写一个应用程序,我需要在其中读取用户的地址簿并显示他所有联系人的列表。我正在测试的 iPhone 有大约 100 个联系人,加载联系人确实需要很多时间。 ABAddressBookRef ad
我正在使用 javascript 将 160 行添加到包含 10 列的表格中。如果我这样做: var cellText = document.createTextNode(value); cell.a
我是 Swift 的新手,我已经设置了一个 tableView,它从 JSON 提要中提取数据并将其加载到表中。 表格加载正常,但是当表格中有超过 10 个单元格时,它会变得缓慢且有些滞后,特别是它到
我在 InitializeCulture 和 Page_PreInit 事件之间的 asp.net 页面中遇到性能问题。当我重写 DeterminePostBackMode() 时,我发现问题出在 b
我在 Hetzner 上有一个带有 256GB RAM 6 个 CPU(12 个线程) 的专用服务器,它位于德国。我有 CENTOS 7.5。 EA4。 我的问题是 SSL。每天大约 2 小时,我们在
我是一名优秀的程序员,十分优秀!