如何在matlab中的arrayfun中傳遞一個數組作爲參數？

我乘以兩個矩陣A（大小nxn）和B（大小nxm）。在matlab中最簡單的方法將是如何在matlab中的arrayfun中傳遞一個數組作爲參數？

n = 1000; 
m = 500; 
for k=1:n 
    A(k, :) = (1:n)+k; 
end 
B = rand(n, m); 
C = A*B; % C of the size nxm

然而，當n和/或m太大時，這段代碼佔用太多的內存。所以我正在尋找矢量化版本的陣列來實現，

n = 1000; 
m = 500; 
B = rand(n, m); 
func0 = @(k, colv) [(1:n)+k]*colv; 
func1 = @(V) arrayfun(func0, 1:n, V); 
func1(B)

但它不起作用。它說維度不匹配。任何人有任何建議？

來源

2013-07-15 user1285419

你能再解釋一下爲什麼你會發現'C = A * B'不足嗎？ –

我不會爲此使用任何東西，只是打破正在執行的線性代數。

C = zeros(n,m); 
for k = 1:n 
    C(k,:) = ((1:n)+k) * B; 
end

或者稍微冗長

C = zeros(n,m); 
for k = 1:n 
    A_singleRow = ((1:n)+k); 
    C(k,:) = A_singleRow* B; 
end

對於瘋狂的大尺寸（這聽起來像你有），請重新定義的問題，這樣就可以在列迭代，而不是行。（Matlab使用列 - 主矩陣存儲，這意味着同一列中的元素在內存中相鄰，通常對此過分關注可能會陷入過度優化的境地，但可能不適合您）。

例如，您可以構建Ctranspose如下：

Ctranspose = zeros(m,n); %Note reversed order of n, m 
Btranspose = B';   %Of course you may want to just create Btranspose first 
for k = 1:n 
    A_singleRowAsColumn = ((1:n)'+k); 
    Ctranspose(:,k) = Btranspose * A_singleRowAsColumn; 
end

的工具arrayfun，cellfun是功能化for循環，這可以用來使代碼更清晰非常有用的。但是，在試圖壓縮性能時，它們通常沒有用處。即使匿名函數/ arrayfun實現被調試，我懷疑它會需要大致相同的內存使用情況。

來源

2013-07-15 23:21:50 Pursuit

你是對的，性能真的不如直接在matlab中使用矩陣乘法那麼快。但使用的內存少於原始情況。在我的代碼中，矩陣非常大（使用超過30GB甚至更多），您的代碼或arrayfun將節省1/3內存。但爲了提高效率，使用循環不如arrayfun快（儘管不易理解）。我的代碼模擬一個大矩陣，它總共使用100GB並運行超過500小時，它太大而且太慢而無法直接進行矩陣乘法運算，所以我需要交替方案 – user1285419

這實在太瘋狂了。我添加了另一個嘗試，與Matlab中列主要排序相關。另外，確保你確實符合你的物理記憶。運行'[〜，x] = memory'，並確保'x.PhysicalMemory.Available'很舒服。 – Pursuit

謝謝。是的，它符合我的記憶。代碼在集羣中運行時擁有大容量內存，但只有部分內存分配給每個用戶和任務，因此我正在尋找一種平衡內存和性能的方法。 – user1285419

如何在matlab中的arrayfun中傳遞一個數組作爲參數？

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