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<分区>
升级到 3.0 后，RcppEigen 的 JacobiSVD 变慢了吗？我使用 RcppEigen 的库现在运行速度很快了。
> n<-1000
> m<-matrix(rnorm(n*n),n,n)
> unix.time(s1<-svd(m)) # R
user system elapsed
10.376 0.028 10.407
> unix.time(s2<-svdArma(m)) # RcppArmadillo
user system elapsed
22.997 0.000 23.001
> unix.time(s3<-svdEigen(m)) # RcppEigen
user system elapsed
180.708 0.000 180.712
这是 R 上的测试代码:
library(inline)
codeArma='
arma::mat m = Rcpp::as<arma::mat>(m_);
arma::mat u;
arma::vec s;
arma::mat v;
arma::svd(u,s,v,m);
return List::create( Rcpp::Named("u")=u,
Rcpp::Named("d")=s,
Rcpp::Named("v")=v );
'
svdArma <- cxxfunction(signature(m_="matrix"),codeArma, plugin="RcppArmadillo")
#-----------------------------------------------------------------------
codeEigen='
const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> m (as<Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> >(m_ ));
Eigen::JacobiSVD <Eigen::MatrixXd>svd(m,
Eigen::ComputeThinU|Eigen::ComputeThinV);
return List::create( Rcpp::Named("u")=svd.matrixU(),
Rcpp::Named("d")=svd.singularValues(),
Rcpp::Named("v")=svd.matrixV() );
'
svdEigen <- cxxfunction(signature(m_="matrix"), codeEigen, plugin="RcppEigen")
#------------------------------------------------------------------------
n<-1000
m<-matrix(rnorm(n*n),n,n)
system.time(s1<-svd(m)) # R
m1<-s1$u %*% diag(s1$d) %*% t(s1$v)
all.equal(m,m1)
system.time(s2<-svdArma(m)) # Armadillo
m2<-s2$u %*% diag(array(s2$d)) %*% t(s2$v)
all.equal(m,m2)
system.time(s3<-svdEigen(m)) # Eigen
m3<-s3$u %*% diag(s3$d) %*% t(s3$v)
all.equal(m,m3)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！