Блог им. AlexeyPetrushin

Ускорить симуляцию

В симуляциях важна производительность, можно ускорить вычисления за счет болшей памяти а) кеш, это отдельная тема б) приближенной функцией. Где вместо реально и сложной функции используется ее приближение из 100, 1000 или 10000 точек.

count = 1000
ys[i] = fn(x) for x in collect([xmin, xmax], { count })
last_i = count-1

И затем любое значение можно получить как

y = ys[trunc(last_i*(x-xmin))]

Со скоростью 4х операций и хорошей локальностью памяти.

Как вариант можно линейную аппроксимацию, тоже быстро, но это еще быстрее, и точность часто вполне достаточная, ее можно повышать/понижать числом точек.

Языки использующие структуры близкие к железу (C, Nim, и т.п) но часто достаточно JavaScript/Java они также работают достаточно быстро.

П.С. Python/Matlab используют векторизацию и многие типовые операции реализованы эффективно на C, но таки, не всегда удается уложиться именно в эти операции.

321
1 комментарий
Для меня, это как для Вас,  Бис-октадиенил-метил амин.
avatar

Читайте на SMART-LAB:
Фото
USD/JPY у 160: рынок проверяет предел прочности иены
Четверг на валютном рынке снова стал днем нефти, в то время как макростатистика отошла на второй план. Рынок активно переоценивает не текущую...
Фото
Реконцепция ТЦ «Сокольники»: через тернии к звёздам
«Если важный проект выпадает на сложные времена, он становится великим», — кто-то из классиков 😉   Проект реконцепции ТЦ «Сокольники» застал...
Фото
Идеальные коридоры: три картины с прицелом на рост
Один из эффективных способов заработка на рынке — торговля теми акциями, которые движутся в ярко выраженном коридоре. Принципы такой торговли, а...
Фото
Совкомбанк МСФО 2025 г. - чем это лучше Сбера?
Совкомбанк опубликовал финансовые результаты за 2025 год. Чистая прибыль снизилась на 31% до 53,2 млрд руб., в 4-ом квартале снижение...

теги блога Alex Craft

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн