加快歐拉數值方法在Python

Question

比方說，我有一個看起來像這樣的更新方案：

import numpy as np 

N = 1000 
dt = 0.01 

x = np.zeros(N) 
x[0] = 0.5 

for i in xrange(1, N): 

    rand = np.random.normal(loc=0.,scale=1.) 

    x[i] = x[i-1]*(1 + dt + np.sqrt(dt)*rand) 

什麼是加快這種形式，在當前的數組元素需要的代碼的最佳策略前面的數組元素進行計算？

我試圖把它放到矢量化的形式，但我有點卡住如何使用尾部數組元素來更新當前的。

如果有更好的解決方案，不涉及矢量化我也向那些開放。

Answer 1

試試這個：y中

x = np.random.randn(1000) 
x += 1 
x[0] = 0.5 
y = np.cumprod(x) 

回答