Funkcje macierzy Matlab w java

Question

Zauważyłem, że Matlab wykonuje niektóre funkcje macierzy bardzo szybko, na przykład dodając 5 do wszystkich elementów tablicy n * n dzieje się niemal natychmiast, nawet jeśli macierz jest duża, ponieważ nie trzeba przechodzić przez każdy element, robi to samo w java, pętla for trwa zawsze, jeśli macierz jest duża.

Mam dwa pytania, czy istnieją wydajne wbudowane klasy w java do wykonywania operacji macierzowych, po drugie jak mogę napisać coś, aby bardziej efektywnie zaktualizować wszystkie elementy dużej macierzy w java.

Answer 1

Colt może być najszybszy.

"Colt udostępnia zestaw bibliotek Open Source dla wysoko wydajnych obliczeń naukowych i technicznych w Javie." "Na przykład projekt Ninja firmy IBM Watson wykazał, że Java może rzeczywiście wykonywać obliczenia macierzy BLAS do 90% tak szybko, jak zoptymalizowany Fortran . "

JAMA!

"JAMA jest podstawowym pakietem algebry liniowej dla Javy, który zapewnia klasy na poziomie użytkownika do konstruowania i manipulowania rzeczywistymi, gęstymi matrycami."

Albo Efficient Java Matrix Librar y

„Efektywne Java Matrix Library (EJML) jest liniowa biblioteki algebra do manipulowania gęste macierze Jej cele projektowe;. 1), aby być jak obliczeniowo wydajny jak to możliwe zarówno dla małych jak i dużych matrycach i 2) być dostępne zarówno dla nowicjuszy, jak i ekspertów. "

Answer 2

Natknąłem się na tę wiadomość i pomyślałem, że wrzucę moje dwa centy. Jestem autorem EJML i pracuję również nad testem wydajności i stabilności bibliotek Java. Podczas gdy kilka kwestii przechodzi do ustalenia, jak szybki jest algorytm, Mikhail ma rację, że buforowanie jest bardzo ważną kwestią w wydajności dużych macierzy. W przypadku mniejszych macierzy narzut na bibliotekach staje się ważniejszy.

Z powodu narzutu w dostępie do tablicy, czyste biblioteki Java są wolniejsze niż wysoce zoptymalizowane biblioteki c, nawet jeśli algorytmy są dokładnie takie same. Niektóre biblioteki radzą sobie z tym problemem, wykonując połączenia z natywnym kodem. Może chcesz sprawdzić

http://code.google.com/p/matrix-toolkits-java/

który robi dokładnie to. W przypadku kopiowania pamięci z języka Java do biblioteki macierzystej będzie trochę narzut, ale w przypadku dużych macierzy jest to nieznaczne.

Za punkt odniesienia na czystej wydajności Java (ten, który ja pracuję) sprawdź:

http://code.google.com/p/java-matrix-benchmark/

Kolejnym punktem odniesienia jest tutaj:

http://www.ujmp.org/java-matrix/benchmark/

Każda z nich Testy porównawcze powinny dać dobre pojęcie o wydajności dla dużych macierzy.