加速 3D 数组乘法答案

【问题标题】：Speedup 3D array multiplication加速 3D 数组乘法
【发布时间】：2016-11-10 01:01:49
【问题描述】：

我有以下代码 sn-p，它将 3D 数组的每个 2D 横截面乘以一个向量：

A = zeros(N,M);
for k = 1:M
   B = C(:,:,k);
   A(:,k) = B * f(:,k);
end

当我分析代码时，我发现对于 N=200, M = 25，这可能非常慢（相对于我的代码的其他部分）；特别是这一行：

B=C(:,:,k)

可能会占用总运行时间的很大一部分。有什么办法可以加快速度吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以将bsxfun 与permute 结合使用，通过单例展开执行所需的乘法，然后沿适当的维度相加以计算矩阵乘法。

定义示例数据：

N = 5;
M = 4;
C = rand(N,N,M);
f = rand(N,M);

然后计算结果为

result = permute(sum(bsxfun(@times, C, permute(f,[3 1 2])),2), [1 3 2]);

作为检查，与使用循环计算的结果进行比较：

A = zeros(N,M);
for k = 1:M
   B = C(:,:,k);
   A(:,k) = B * f(:,k);
end
result./A

给予

ans =
     1     1     1     1
     1     1     1     1
     1     1     1     1
     1     1     1     1
     1     1     1     1

【讨论】：