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我开发了代码,可以围绕大型矩阵移动元素以模拟水文条件。这部分代码是一个函数,在一个小时的模拟中被多次调用,而当我试图对 30 年的数据进行建模时,最终会耗费大量时间。
在名为 flowingrunoff 的原始矩阵(2710 行 x 7153 列)中,一些像元向东移动,一些向东南移动,一些向南移动等等(即到 8 个罗盘点之一)。这已经在早些时候确定并保存在 8 个相同大小的矩阵中,如果单元格朝那个方向移动则为 1,否则为 0(这些称为 fdrecells、fdrsecells、fdrscells 等)。前面还创建了一个由全 0 组成的矩阵,该矩阵比其他矩阵大两行两列(称为 emptymovematrix)。
现在转到移动单元格的函数,我称之为 route()。这是代码,它使用 set.submatrix 将矩阵移动到 emptymovematrix 的特定部分,如下所示:
route <- function() {
flowingrunoff[is.na(flowingrunoff)] <- 0
flowingbaseflow[is.na(flowingbaseflow)] <- 0
fdrerunoff <- fdrecells*flowingrunoff
movefdrerunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrerunoff,2,3)
fdrserunoff <- fdrsecells*flowingrunoff
movefdrserunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrserunoff,3,3)
fdrsrunoff <- fdrscells*flowingrunoff
movefdrsrunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrsrunoff,3,2)
fdrswrunoff <- fdrswcells*flowingrunoff
movefdrswrunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrswrunoff,3,1)
fdrwrunoff <- fdrwcells*flowingrunoff
movefdrwrunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrwrunoff,2,1)
fdrnwrunoff <- fdrnwcells*flowingrunoff
movefdrnwrunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrnwrunoff,1,1)
fdrnrunoff <- fdrncells*flowingrunoff
movefdrnrunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrnrunoff,1,2)
fdrnerunoff <- fdrnecells*flowingrunoff
movefdrnerunoff <- set.submatrix(emptymovematrix,fdrnerunoff,1,3)
因此创建了 8 个新矩阵。现在可以将这些组合起来,以求出单元移动后的径流总和,然后将其修剪为原始矩阵的大小。
movedrunoff <- Reduce(function(x,y){x + y}, list(movefdrerunoff,movefdrserunoff,movefdrsrunoff,movefdrswrunoff,movefdrwrunoff,movefdrnwrunoff,movefdrnrunoff,movefdrnerunoff))
movedrunoff <- movedrunoff[2:(nrow(movedrunoff)-1),2:(ncol(movedrunoff)-1)]
}
这有效并且比我原来使用 rbind 和 cbind 的方法快得多(3 到 4 倍),如下所示:
fdrerunoff <- fdrecells*flowingrunoff
movefdrerunoff <- cbind(0,0,fdrerunoff)
movefdrerunoff <- rbind(0,movefdrerunoff,0)
然而,尽管这段代码(连同一些围绕基本流程移动的类似代码)每个周期只需要 6 到 10 秒,但每小时模拟了 5 到 10 个周期——你可以看到这在时间上加起来很长.整个代码每小时大约需要 70 秒,而 30 多年需要大约 212 天才能完成。有关信息,route() 函数是从另一个名为 routing() 的函数调用的,如下所示:
routing <- function () {
final <- replicate(replication,route())
}
那么,关于如何改进此代码或策略的任何想法。我试过 shift.right(在 Matrix 中),我试过转换为栅格并移动范围,我试过 rbind 和 cbind 但都比上述方法慢得多。我相信加快速度的真正关键是在 C++ 中使用调用代码,可能使用 Rccp,但不知道从哪里开始。所以有任何更巧妙的 R 技术可以移动矩阵,或者如果您知道如何用 C++ 编写代码,请告诉我。
令我惊讶的是,R 中的矩阵乘法非常快,但移动或复制它们或使用矩阵 [] 之类的东西相对较慢。请注意,我使用的是安装了英特尔数学核心函数库的 Revolutionary R。
非常感谢
安东尼
最佳答案
我建议使用邻接矩阵/转换矩阵方法。这样你就可以从 %*%
中获取能量
创建两个转换矩阵 transition1 <- diag(7153)
transition2 <- diag(2710)
第一个控制一个轴上的转换,第二个控制另一个轴上的转换
然后为每个转换编辑要进行的转换的行/列 your_matrix %*% transition1
和 transition2 %*% your_matrix
应该给你移动的值。
编辑:如果你这样做,顺序很重要,如果你想同时做,那么你需要捕获reshape2,将你的原始data.frame融化成长格式,并制作一个方阵(2710*7153) 这可能对您的需求来说太大了。但是,如果您要对流进行建模,则可以避免使用这种两步近似
EDIT2:如果你只是做transition2 %*% your_matrix + your_matrix %*% transition1
,你实际上可以绕过订单只要你确保你没有失去任何流量
EDIT3:所以,这是一个 6x8 的小例子(我假设你已经把它分解成你的 8 个方向,我假设你不允许流体留在原处)
basemat <- matrix(rep(c(1,1,0,0,0,0,0,0),6), nrow = 6)
transition_east <- diag(8)
transition_east <- transition_east[c(2:8,1),]
所以这里的转换矩阵被设置为做一些非常简单的事情,它将所有列向东移动一个。 (它包裹在边缘)
然后尝试: basemat
basemat %*% transition_east
basemat %*% transition_east %*% transition_east
等...
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