インデックス外マトリクスの列ベクトルを、次のように私は重い計算を有するマトリックス

Question

対応する乗算：tempは10万* 3マトリクスある

L = ones(100000,200000); 
for i = 1:10000 
    temp = f(i,...); 
    L = L .* temp(:, index); 
end 

（値はf(i,...)から計算され、私はここに引数を省略）とは、1 * 200,000整数ベクトル（1〜3）です。

私は自分のアルゴリズムで何度も何度もやらなければなりません。私はMatlabが反復でtemp(:, index)から100000 * 200000を作成する時間を無駄にすると感じます。しかし、それは必要ではないかもしれません。つまり、対応する列を抽出してから、対応する列のLに掛けることができます。しかし、私は効率的にそれを行う方法を見つけることができません...

誰もがこれについて助言を与えることができます。ありがとう！

私は小さなおよび仮想的な例を与える：

function test 
x = rand(5,3); 
t = rand(10,1); % could be very long 
point = 3; 
index = [1 2 1 3 2 3 1 2;... 
     2 3 2 1 2 3 1 1;... 
     1 1 1 2 2 3 1 1;... 
     3 3 2 3 2 2 2 1;... 
     2 3 2 1 2 1 3 1]; % could be very long 
L = ones(10,8); 
for i = 1:5 
    temp = myfun(x(i,:),t,point); 
    L = L .* temp(:, index(i,:)); 
end 
    function prob = myfun(x,t,point) 
    prob = ones(size(t,1),point); 
    for k = 2:point 
     prob(:,k) = exp(((k-1).*x(1).*(t) + x(k))); 
    end 
    de = sum(prob,2); 
    for k = 1:point 
     prob(:,k) = prob(:,k)./de; 
    end 
    end 
end 

Answer 1

私は、おそらくそれはしかし、あなたの大きな行列の違いは、各反復の間にはいくつかのマイナーな計算を節約するために管理。私がしたのは、ある行をprob(:,k) = exp(((k-1).*x(i,1).*(t) + x(i,k)));に変更することでした。 xの要素に注目してください。これにより、不要な計算がいくつか節約されます。私はこれが何であるか見当がつかないように、これを最適化することがやや困難であるが、ここに私のコードは次のとおりです。

x = rand(5,3); 
t = rand(10,1); 
point = 3; 
index = [1 2 1 3 2 3 1 2;... 
     2 3 2 1 2 3 1 1;... 
     1 1 1 2 2 3 1 1;... 
     3 3 2 3 2 2 2 1;... 
     2 3 2 1 2 1 3 1]; 
L = ones(10,8); 
for i = 1:5 
    prob = ones(size(t,1),point); 
    for k = 2:point 
     prob(:,k) = exp(((k-1).*x(i,1).*(t) + x(i,k))); 
    end 
    de = sum(prob,2); 
    for k = 1:point 
     prob(:,k) = prob(:,k)./de; 
    end 
    L = L .* prob(:, index(i,:)); 
end 

私は気づいた、いくつかの危険な操作がありますが、例えばde = sum(prob,2);。 prob(:,k) = prob(:,k)./de;をprob(:,k) = prob(:,k)./sum(prob,2);に変更すると、結果が異なることに注意してください。おそらくあなたはこれをすでに認識していますが、それは言及する価値があるかもしれません。私が手伝ってくれるものがあれば教えてください。