我有一个标量函数f(a,b,c,d),它的排列对称性如下
f(a,b,c,d) = f(c,d,a,b) = -f(b,a,d,c) = -f(d,c,b,a)
我正在使用它来完全填充一个4D数组。下面的代码(使用python/NumPy)可以工作:
A = np.zeros((N,N,N,N))
for a in range(N):
for b in range(N):
for c in range(N):
for d in range(N):
A[a,b,c,d] = f(a,b,c,d)但很明显,我想利用对称性来减少这段代码的执行时间。我试过了:
A = np.zeros((N,N,N,N))
ab = 0
for a in range(N):
for b in range(N):
ab += 1
cd = 0
for c in range(N):
for d in range(N):
cd += 1
if ab >= cd:
A[a,b,c,d] = A[c,d,a,b] = f(a,b,c,d)这会将执行时间减半。但对于最后一个对称性,我尝试了:
A = np.zeros((N,N,N,N))
ab = 0
for a in range(N):
for b in range(N):
ab += 1
cd = 0
for c in range(N):
for d in range(N):
cd += 1
if ab >= cd:
if ((a >= b) or (c >= d)):
A[a,b,c,d] = A[c,d,a,b] = f(a,b,c,d)
A[b,a,d,c] = A[d,c,b,a] = -A[a,b,c,d]这是可行的,但并没有给我带来接近两倍加速的另一个因素。我不认为这是正确的理由,但我看不出为什么。
在这里,我如何更好地利用这种特殊的排列对称性?
发布于 2017-03-16 08:11:29
有趣的问题!
对于N=3,应该有81个包含4个元素的组合。使用您的循环,可以创建156个。
看起来重复项的主要来源是(a >= b) or (c >= d)中的or,它太宽松了。不过,(a >= b) and (c >= d)的限制太大了。
不过,你可以比较一下a + c >= b + d。要获得几毫秒(如果有的话),您可以在第三个循环中将a + c保存为ac:
A = np.zeros((N,N,N,N))
ab = 0
for a in range(N):
for b in range(N):
ab += 1
cd = 0
for c in range(N):
ac = a + c
for d in range(N):
cd += 1
if (ab >= cd and ac >= b+d):
A[a,b,c,d] = A[c,d,a,b] = f(a,b,c,d)
A[b,a,d,c] = A[d,c,b,a] = -A[a,b,c,d]使用这段代码,我们创建了112个组合,因此与您的方法相比,重复的代码更少,但仍然可能会留下一些优化。
更新
下面是我用来计算创建的组合数量的代码:
from itertools import product
N = 3
ab = 0
all_combinations = set(product(range(N), repeat=4))
zeroes = ((x, x, y, y) for x, y in product(range(N), repeat=2))
calculated = list()
for a in range(N):
for b in range(N):
ab += 1
cd = 0
for c in range(N):
ac = a + c
for d in range(N):
cd += 1
if (ab >= cd and ac >= b + d) and not (a == b and c == d):
calculated.append((a, b, c, d))
calculated.append((c, d, a, b))
calculated.append((b, a, d, c))
calculated.append((d, c, b, a))
missing = all_combinations - set(calculated) - set(zeroes)
if missing:
print "Some sets weren't calculated :"
for s in missing:
print s
else:
print "All cases were covered"
print len(calculated)有了and not (a==b and c==d),这个数字就降到了88。
https://stackoverflow.com/questions/42822401
复制相似问题