加速框架ios：最快的毕达哥伦计算
所以我有两个矩阵：每个是100x100 我希望计算第三个矩阵：M3[I]=sqrt（M1[I]^2+M2[I]^2） 很明显，我可以做FORLOPS，但我肯定会有更快的 我深入研究了accelerate框架，在Linpack世界中迷失了方向 有什么能帮我走上正轨的吗加速框架ios：最快的毕达哥伦计算,ios,matrix,accelerate-framework,pythagorean,Ios,Matrix,Accelerate Framework,Pythagorean,所以我有两个矩阵：每个是100x100 我希望计算第三个矩阵：M3[I]=sqrt（M1[I]^2+M2[I]^2） 很明显，我可以做FORLOPS，但我肯定会有更快的 我深入研究了accelerate框架，在Linpack世界中迷失了方向 有什么能帮我走上正轨的吗 谢谢加速框架是个好主意 您可以使用类似于一次对矩阵的一列进行操作的函数，将结果放入相应的M3列中。您可能需要生成两个结果矩阵（一个是M1^2，另一个是M2^2），然后通过添加具有调用的列来添加它们，从而形成正确的M3结果矩阵，同样，
谢谢加速框架是个好主意 您可以使用类似于一次对矩阵的一列进行操作的函数，将结果放入相应的M3列中。您可能需要生成两个结果矩阵（一个是M1^2，另一个是M2^2），然后通过添加具有调用的列来添加它们，从而形成正确的M3结果矩阵，同样，每次可以操作一列
有一些示例代码（显示如何添加两个向量等）。加速框架是一个好主意 您可以使用类似于一次对矩阵的一列进行操作的函数，将结果放入相应的M3列中。您可能需要生成两个结果矩阵（一个是M1^2，另一个是M2^2），然后通过添加具有调用的列来添加它们，从而形成正确的M3结果矩阵，同样，每次可以操作一列
有示例代码（显示如何添加两个向量等）。我认为最快的方法是使用 VDSPvpythG 向量毕达哥拉斯；单精度 从A中减去向量C并将差值平方，从B中减去向量D并将差值平方，将两组差值平方相加，然后将和的平方根写入向量E
显然，对于C和D，要传递零向量。我认为最快的方法是使用 VDSPvpythG 向量毕达哥拉斯；单精度 从A中减去向量C并将差值平方，从B中减去向量D并将差值平方，将两组差值平方相加，然后将和的平方根写入向量E
显然，C和D的向量为零。谢谢你给我指出了正确的方向。似乎任何vDSP函数都不能在int上工作，我必须进行到float的转换。是这样吗？是这样-您可以使用另一个vDSP函数（如vDSP_vflt32）来进行转换。感谢您为我指明了正确的方向。似乎任何vDSP函数都不能在int上工作，我必须进行到float的转换。对吗？没错-您可以使用另一个vDSP函数（如vDSP_vflt32）来进行转换。