0

如何矢量化 for 循环但其中包含条件？（主要在Matlab中）

一个 for 循环，其中要根据二进制值（0 或 1）** 选择要乘以 ** 的矩阵，然后将其与另一个矩阵相乘以计算每次迭代都会更新的累积 Product。既然我有1亿点，那么很快就可以做到这一点。如果可能的话，矢量化将有很大帮助。

[sizMat1 sizMat2] = size(matrixToMultiply); 

cumulMatProduct = ones(sizMat1,1); %stores the cumulative Products of chosen Matrices. 
%gets updated at every iteration

for ix = 2:length(col1)

    % Depending on if the value is either 0 or 1, pick a matrix;
     if (col1(ix) == 0 )
         cumulProduct = simpleMatrix0 * cumulMatrixProduct;
         matrixToMultiply = matrix1;

     elseif (col1(ix) == 1 )
         matrixToMultiply = matrix2;
     end

     anotherMatrixtoMultiply = diag( exp(constantMatrix) * col2(ix) ); 
     % Another Matrix is created by multiplying a scalar 
     %(picked from the same index ix of a different column col2 having same dimensions as col1)  

     cumulMatrixProduct = matrixToMultiply*anotherMatrixtoMultiply*cumulMatrixProduct; 

end

  % matrixToMultiply  is 101 x 101
  % constantMatrix is 101 by 1 
  % anotherMatrixtoMultiply is 101 by 101 
  % cumulMatrixProduct = 101 x 1 (Result )

提前致谢。

4

1 回答 1

1

您的问题不是条件，而是循环迭代之间存在数据依赖关系这一事实。这会阻止并行处理，包括简单的矢量化。例如，该prod函数对您没有帮助，因为它每行执行元素乘积（可并行化！），而不是矩阵乘法。

我注意到的一件事是col2(ix)它们都是标量，可以从循环中删除。prod(col2(2:length(col1)))然后你会在最后乘以，并且anotherMatrixToMultiply不会改变每次迭代。但是，您不能将其移到循环之外，因为矩阵乘法不是可交换的（即使根据线性代数规则，更改浮点运算的顺序也可能会改变累积误差）。

于 2013-09-20T13:40:48.063 回答