Discussion :

[bourgui78]

Bonjour,
j'ai besoin de votre aide car afin de contourner la limite de numpy car j'ai n boucles de calcul de matrice de type complexe (je transforme une matrice ABCD en Matrice S)

Code :

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     ABCD = numpy.matrix([[1,0],[0,1]])
  for nz in range(0,len(Z)):
...
...
    Cos = cosh(coef)
    Sin = sinh(coef)
    ABCD = ABCD * numpy.matrix([[Cos,Sin*Zc],[Sin/Zc,Cos]])
 
ABCD

Ce que j'ai constaté avec mes essais :
j'ai une liste de 125 valeurs
si je prends une valeur sur 2, ça marche (soit environ 65 boucles)
mais si je prends toutes les valeurs (soit 125 boucles) j'ai le message d'erreur suivant :

ABCD = ABCD * numpy.matrix([[Cos,Sin*Zc],[Sin/Zc,Cos]]) # Création de la matrice ABCD d'un élément de la ligne ([A,B],[C,D])
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 330, in __mul__
return N.dot(self, asmatrix(other))
MemoryError

et j'ai besoin de toutes les valeurs, sachant que ma liste initiale pourrait atteindre 300 valeurs !

Ma solution non mathematique serait de couper ma liste Z en plusieurs sous-listes afin d'atteindre le nombre de boucles suffisant pour satisfaire mon pc et ainsi faire une suite de boucle suivant mes sous-listes.

Mais peut-être que numpy n'est pas l'idéal pour le calcul de matrice.

Avez-vous quelques choses à me proposer ?

Autre question : ai-je été claire

Merci par avance pour votre aide
Patricia

[VinsS]

Bonjour,

Pourrais-tu donner un exemple de code que l'on puisse tester, parce que là tu utilise des noms (z, coef, ...) dont on ignore la valeur.

De toute évidence, dans ta boucle, tu multiplies la même matrice par une matrice ce qui peut éffectivement prendre des proportions dépassant les capacités de ta machine.

Peut-être que le même résultat pourrait être obtenu d'une autre manière, mais il faudrait plus de détails sur la question pour cela.

[bourgui78]

VinsS,

suite à mon MP (je ne sais pas mettre de pièce jointe en MP),
voici les fichiers

Merci encore

Patricia

[VinsS]

La partie calcul est particulièrement fournie, difficile de suivre et surtout de se faire une idée des valeurs que peuvent prendre les données.

Si éffectivement, tu peux diviser cette boucle de calcul en plusieurs sous-boucles, essayes de cette manière.

Mais si ta matrice ABCD finit toujours à un moment donné par ne plus être gérable en mémoire, il te faudra considérer une limite de calcul pour ton programme. Limite déterminée par les capacités de la machine sur laquelle il tourne.

[bourgui78]

merci beaucoup, je vais tester les deux.
Car a priori ma société vient d'acquerir un calculateur, je vais peut-être leur demander de le tester dessus.

Merci encore

Bon WE

[Alexis.M]

Lorsque tu multiplies plusieurs matrices, l'ordre dans lequel tu fais les multiplications est important car la taille des résultats intermédiaires, peut beaucoup varier.

Par ex:
A: (Nx3)
B: (3xM)
C: (Mx1)

Si je fais (A * B) * C, le résultat intermédiaire A*B est de taille NxM pour un résultat final de de taille Nx1

alors que si je fais A*(B * C), le résultat intermédiaire est de taille (3x1).

Les quantités à stocker sont donc très différentes.

De même les temps de calculs peuvent énormément pâtir d'un mauvais choix dans l'ordre des multiplications.

Si tu as des aprioris sur la taille de tes matrices, utilise-les pour faire tes opérations sinon, il existe des algorithmes (programmation dynamique) pour
calculer l'ordre optimal.

[Matthieu Brucher]

merci beaucoup, je vais tester les deux.
Car a priori ma société vient d'acquerir un calculateur, je vais peut-être leur demander de le tester dessus.

Merci encore

Bon WE

Un calculateur ne t'aidera pas vraiment, sauf si un noeud SMP avec beaucoup de mémoire (comme les UV de SGI). Un calculateur avec des noeuds avec peu de mémoire n'est pas utilisable tel quel par ton application (typiquement des noeuds Bluegene)