Discussion :

[Giansolo]

Bonjour à toutes et à tous,

Je dois déporter un programme Matlab en C++ pour des questions de vitesse (because boucles en matlab). Je suis assez nouveau en C++ et plutôt que de partir d'un type int matrice [n][n] ou int** matrice, j'ai vu qu'il existe des librairies spécialement adaptées pour ce type de questions (traitement de matrices).

Ma question est la suivante:
Je dois faire des traitements très simples: initialiser des matrices de petites ou grandes tailles, modifier un grand nombre de valeurs dans une ou plusieurs matrices à chaque pas de temps, rien de plus compliqué.
Du coup je me demande si les packages spécialement adaptés pour traiter les matrices ne seraient pas un peu surdimensionnés pour ce que je veux faire. Ils sont certainement adaptés pour des calculs plus compliqués (inversions, triangulations, etc.) mais dans mon cas, pour les affectations par exemple, est-ce que j'y gagnerais forcément en temps de calcul ?

Je pose cette question car je suis sur un contrainte temps assez importante (pas du temps réel, mais je risque de me retrouver avec des matrices imposantes en milliers de lignes/colonnes).

Merci par avance pour vos conseils.

Gian

[Ekleog]

Utilises-tu les opérations mathématiques (addition, multiplication, ...) sur tes "matrices" ?

Si oui, alors une librairie de matrices (p.ex. boost.ublas) serait intéressante.
Si non, alors il est strictement inutile de passer par un paquet externe, et il suffit d'avoir un tableau à deux dimensions.

[Giansolo]

Eh bien, pour donner un ordre d'idée, en terme de temps, je n'effectue des opérations (additions, soustractions, etc.) entre deux ou plusieurs matrices que "rarement" (environ 5 à 10% du temps de calcul).
Les 90 à 95% du temps restant est plutôt consacré à mettre à jour un grand nombre de valeurs des matrices par des opérations impliquant des scalaires, voire des vecteurs (plus rare). Pour donner un exemple:
g(i,j) = c(i,j) + d(i,j)
ou g, c et d sont des matrices et i,j les indices.
J'ai aussi une composante temps qui consiste aussi à sauvegarder l'état des matrices entre chaque pas de temps (gourmand avec de grandes matrices donc).

[bretus]

Tu as déjà optimisé dans matlab?

Ca fait un bail que j'en ai pas fais, mais je pense que passer par des choses du style:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
 
for j=1:n,
    A(j,:) = A(j,:) - A(j-1,:)

Au lieu de ,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
 
for j=1:n,
    for i=1:m
           A(j,i) = A(j,i) - A(j-1,i)

lui permet de dérouler le traitement en C voir même de paralléliser si c'est bien fait?

[bretus]

Pardon, mal lu, oublie mon poste

[Giansolo]

Pas de soucis!
Sinon pour répondre à ta question, j'ai la pratique du Matlab, je sais qu'il faut tout écrire en matriciel et éviter les boucles, donc j'ai fait au mieux, mais il y a certaines boucles que je ne peux pas éviter.

Merci quand meme

Edit: Si ca peut aider, j'ai pas mal de min et max à calculer sur les matrices que j'ai et sur des parties plus "locales" des matrices (subset des matrices).
Edit2: quand je parle de subset, j'ai beaucoup d'extraction de voisinages à faire (voisinage de Moore, etc.).