vectorization

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我有測試加速度計數據並需要使用Matlab來查找速度和位置。不過，我需要速度和位置的實際數據點，而不僅僅是曲線下的累積面積。我有我正在使用的樣本數據，並且已經能夠通過相當冗長和特定的矢量化編碼來實現這一點，但我需要找到一種更一般的方法。我不能只是使用曲線擬合，然後估計面積，因爲我有離散數據，不能有任何錯誤。這種基本上計算每個矩形區域的方法是最準確的方法。我有我的嘗試下面這麼遠： %Variable

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GCC爲什麼不自動矢量化這個循環？

我有以下的C程序（我的實際使用情況的簡化表現出相同的行爲） #include <stdlib.h> #include <math.h> int main(int argc, char ** argv) { const float * __restrict__ const input = malloc(20000*sizeof(float)); float * __restr

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C中的矢量化Trig函數？

我正在計算高度並行化的trig函數（在像1024的塊中），並且我想利用至少一些現代體系結構所具有的並行性。當我編譯塊 for(int i=0; i<SIZE; i++) { arr[i]=sin((float)i/1024); } GCC不會向量化它，並說 not vectorized: relevant stmt not supported: D.3068_39 = __bui

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是否有可能優化（向量化）這兩個函數以獲得更好的性能

在我第一次嘗試使用RI時，寫了兩個功能不是很高效，我想如果能夠得到關於如何使它們更高性能的一些提示，（矢量）。這兩個函數最後都帶有「測試用例」。第一個函數需要兩個時間序列xts對象x和y，並返回一個系列，其中包含關於多少天x高於/低於y的數據。 require('xts') require('quantmod') countDaysBelowOrAbove <- function(x,

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在MATLAB中的向量化

我試圖創建一個大小爲121x101的向量，這樣第i列由V_t*e組成，其中V_t = 1000*10^((i-1)/20)和e是一列121列。顯然i是從1變化到1.01億，但我如何將它應用到矩陣中，而不會在結果中產生最終值（將這個值應用到每列沒有重複命令）？

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matlab向量化變量陣列

任何人都可以告訴我什麼背後的矩陣行/列的不同行或列背後的基本思想是在matlab中嗎？我一直在試圖通過 i=1:101; V=ones(121,101); V_t=1000*10.^((i-1)/20); e=V_arr(1:121)'; V_arr=V; V_arr(:,i)=V_t*e; 我知道，錯誤在於試圖相對於更換了一些列的所有行來替換在給定矩陣的所有列，和我見過的替代，使用r

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Octave/Matlab：vectorising'=='operator？

我可以找一個值的位置，即45，在一個向量「數據」使用「==」運算符和「找到（）」函數： data = [ 71 65 23 45 34 12 21 34 52 ]; value = 45; find (data == value) ans = 4 有沒有辦法做到對於不使用循環幾個值相同，即我想獲得[4 5 7]在一個單一的呼叫： values = [ 45 34 21 ]; find

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哪個haskell數組實現可以使用？ AKA各有什麼優點和缺點

我需要什麼？ [無序列表] VERY容易並行化地圖支撐，過濾器等執行基於數組計算有效，如A = B + C，有點像MATLAB能力陣列。生成SIMD代碼。我猜這在任何情況下都不會出現問題，但嘿，我可以問:) 對矩陣的支持應該至少存在，現在較高維度的優先級較低。獲取指向它的指針並從C指針創建一個指針的能力。來自其他圖書館的支持。 IE，綁定到流行的C數學包，I/O到磁盤或圖像（如果陣列是2

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CUDA可以使用SIMD擴展嗎？

我google了一下，但現在還不清楚一些用CUDA編程的GPU是否可以利用，或者可以使用類似於SSE SIMD擴展的指令;例如我們是否能夠以雙精度總結兩個浮點向量，每個向量具有4個值。如果是這樣的話，我想知道對於vector的前4個值使用更輕的線程還是使用SIMD更好。

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向量化這個for循環：將函數應用於子索引？

有什麼方法可以實現以下矢量化？ # x: some vector # index: some vector of indeces n <- length(index) y <- rep(NA, n) for (i in 1:n) { y[i] = myfunction(x[1:index[i]) } 基本上，我想申請myfunction到矢量x的各種子集。它看起來並不像ap