Discussion :

[TheReveller]

Bonjour,

J'ai une matrice carrée de données temporelles "dmat" où dmat(i,j) est le temps nécessaire pour aller de i à j.

J'ai une matrice de référencement "ref" de L lignes et C colonnes.

Chacune des lignes de "ref" représente un parcours. Le temps de parcours doit être calculé en boucle fermée, donc pour un parcours 1-2-3-4, il faut calculer [1-2][2-3][3-4][4-1].

J'aimerais obtenir aussi rapidement que possible les temps de parcours associés à chacun des L parcours dans une matrice Lx1.

En termes de boucle, le calcul se ferait ainsi :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
temps = zeros(L,1);
 
for i=1:L
	for j=1:C
		temps(i) = temps(i) + dmat(ref(i,j),ref(i,mod(j,C)+1);
	end
end

J'ai réussi à convertir cela en calcul matriciel, mais le code est très complexe à comprendre. Il est toutefois plus rapide que cette boucle.

J'attends vos propositions.

Merci,

Éric

[Jerome Briot]

Le plus simple serait de nous donner un petit exemple de tableaux avec des valeurs numériques

[shaiHulud]

Bonjour,

Je procéderais comme suit:
- Transformation d'un parcours ref(i,:) en matrices d'indices (2 colonnes):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

idx= [ref(i,1:end-1);ref(i,2:end)]';

- Extraction des éléments correspondants. Il faut utiliser sub2ind() pour obtenir un vecteur des distances parcourus, qu'il ne reste plus qu'à sommer.

Le tout est vectorisé donc tournera vite.

[TheReveller]

Bonjour,

Je procéderais comme suit:
- Transformation d'un parcours ref(i,:) en matrices d'indices (2 colonnes):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

idx= [ref(i,1:end-1);ref(i,2:end)]';

- Extraction des éléments correspondants. Il faut utiliser sub2ind() pour obtenir un vecteur des distances parcourus, qu'il ne reste plus qu'à sommer.

Le tout est vectorisé donc tournera vite.

Tu viens de me faire penser à quelque chose, je vous reviens là-dessus bientôt !

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PS : J'adore MATLAB. Cependant, lorsqu'il est temps d'optimiser la rapidité d'exécution d'un code, on s'aperçoit rapidement qu'il est préférable d'utiliser nos proposes méthodes pour plusieurs cas propres au code. Il est alors possible d'utiliser toute la puissance de l'outil de calcul matriciel qu'est MATLAB au lieu de certaines boucles for intégrées dans certains outils de MATLAB en plus de toutes les vérifications effectuées pour la polyvalence et la robustesse de la fonction.

Par exemple, je n'utilise pas repmat, meshgrid, ismember (mais plutôt ismembc), randi et j'en passe et maintenant c'est tout aussi vrai pour sub2ind.

En effet, je viens de constater qu'utiliser sub2ind pour une indexation 2D est lent et inutile. Il suffit de faire le calcul (L-1)*J + I où I,J sont respectivement la ligne et la colonne en indexation 2D, tandis que L est le nombre de lignes de la matrice et alors l'indexation absolue est tout simplement (L-1)*J + I.

Par exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
X =
 1  2  3
 4  5  6
 7  8  9
10 11 12

L=4;

Soit I=2; J=1;
X(I,J) = X(2,1) = 4;
X((J-1)*L+I) = X((1-1)*4+2) = X(2) = 4;

Soit I=3; J=2;
X(I,J) = X(3,2) = 8;
X((J-1)*L+I) = X((2-1)*4+3) X(7) = 8;

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Je te remercie, ta suggestion m'a fait penser à une technique toute bête. J'avais avant une boucle for que j'ai changée pour des calculs matriciels complexes, mais plus rapides, qui sont maintenant rendu des calculs matriciels simples et encore plus rapides !