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极限测试之Matlab与Forcal矩阵运算效率测试

 
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1、小矩阵大运算量测试

Matlab 2009a代码及结果:


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Forcal(OpenFC演示)代码:


结果:


此类运算Forcal的效率有Matlab的一半稍多一点。

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2、大型矩阵乘

Matlab 2009a代码及结果:


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Forcal(OpenFC演示)代码:


结果:


此类运算Matlab的速度约是Forcal的7倍多。

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矩阵运算是Matlab的优势。不过,个人认为,矩阵计算速度取决于算法,矩阵算法只是众多数值算法的一种,不属于语言的基本特性。然而,拥有高效的矩阵算法是matlab的骄傲,就像优化算法是1stopt的骄傲一样。

Forcal的矩阵乘是用普通的矩阵乘经过改进而成的,效率自然低,但所有的数值算法包括矩阵运算是由Forcal扩展库实现的,只要有高效的算法,Forcal便可大展身手,为所有这些算法提高更高效的服务。

除了矩阵运算,Matlab还有许多非语言特性的优势,例如函数图形功能(不包括其GUI,Forcal是嵌入式脚本,C/C++、Delphi等的GUI就是Forcal的GUI)、符号计算功能、控制仿真、金融建模等等。这些实用方便的算法模块使matlab获得了广大用户的青睐。

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