Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

MATLAB bsxfun или векторизация

Я работал над векторизацией своего кода в основном с помощью bsxfun, но наткнулся на сценарий, который не могу взломать. Вот небольшой пример проблемы. Я хотел бы удалить циклы for в этом коде, но у меня проблемы со строкой tempEA.

Index = [2; 3; 4;];

dTime = [25; 26; 27; 28; 25; 26; 27; 28; 27; 28];
dIndex = [3; 3; 3; 2; 1; 3; 2; 4; 4; 2];
aTime = [30; 38; 34; 39; 30; 38; 34; 39; 34; 39];
aIndex = [4; 2; 5; 4; 5; 4; 4; 2; 2; 4];

EA = zeros(numel(Index));
for i = 1:numel(Index)
    for j = 1:numel(Index)
        tempEA = aTime(Index(i) == dIndex(:,1) & Index(j) == aIndex(:,1));
        if i == j
        elseif tempEA > 0
            EA(i,j) = min(tempEA);
        else
            EA(i,j) = 50;
        end
    end
end

Ответ должен выглядеть так:

EA =

     0    50    34
    38     0    30
    34    50     0

Спасибо за помощь заранее.

matlab vectorization sparse-matrix bsxfun
02.11.2013

Ответы:


1

Это использует bsxfun; нет петель. Предполагается, что среди ваших aTimeзначений нет NaN.

N = numel(Index);
ii = bsxfun(@eq, dIndex.', Index); %'// selected values according to each i
jj = bsxfun(@eq, aIndex.', Index); %'// selected values according to each j
[ igrid jgrid ] = ndgrid(1:N); %// generate all combinations of i and j
match = double(ii(igrid(:),:) & jj(jgrid(:),:)); %// each row contains the matches for an (i,j) combination
match(~match) = NaN; %// these entries will not be considered when minimizing
result = min(bsxfun(@times, aTime, match.')); %'// minimize according to each row of "match"
result = reshape(result,[N N]);
result(isnan(result)) = 50; %// set NaN to 50
result(result<=0) = 50; %// set nonpositive values to 50
result(1:N+1:end) = 0; %// set diagonal to 0

Строка result(result<=0) = 50; необходима только в том случае, если ваш aTime может содержать неположительные значения. Может это? Или ваш elseif tempEA > 0 просто способ проверить, что tempEA не пусто?

02.11.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..