次の関数の高速化に取り組んでいますが、結果はありません。
function beta = beta_c(k,c,gamma)
beta = zeros(size(k));
E = @(x) (1.453*x.^4)./((1 + x.^2).^(17/6));
for ii = 1:size(k,1)
for jj = 1:size(k,2)
E_int = integral(E,k(ii,jj),10000);
beta(ii,jj) = c*gamma/(k(ii,jj)*sqrt(E_int));
end
end
end
今まで、私はこのように解決しました:
function beta = beta_calc(k,c,gamma)
k_1d = reshape(k,[1,numel(k)]);
E_1d =@(k) 1.453.*k.^4./((1 + k.^2).^(17/6));
E_int = zeros(1,numel(k_1d));
parfor ii = 1:numel(k_1d)
E_int(ii) = quad(E_1d,k_1d(ii),10000);
end
beta_1d = c*gamma./(k_1d.*sqrt(E_int));
beta = reshape(beta_1d,[size(k,1),size(k,2)]);
end
私には、それは実際にはパフォーマンスを向上させなかったようです. これについてあなたはどう思いますか?
光を当ててみませんか?
よろしくお願いします。
編集
私の質問に関連する理論的背景を紹介します。通常、ベータは次のように計算されます。
したがって、1 次元の k 配列の簡約の場合、E_int は次のように計算できます。
E = 1.453.*k.^4./((1 + k.^2).^(17/6));
E_int = 1.5 - cumtrapz(k,E);
または、代わりに
E_int(1) = 1.5;
for jj = 2:numel(k)
E =@(k) 1.453.*k.^4./((1 + k.^2).^(17/6));
E_int(jj) = E_int(jj - 1) - integral(E,k(jj-1),k(jj));
end
それにもかかわらず、k
現在はマトリックスk(size1,size2)
です。