在Julia中使用`\`而不是`/`

对于标量，

\

（求解线性系统）运算符等价于除法运算符

/

。性能相似吗

我这样问是因为目前我的代码有一行

x = (1 / alpha) * averylongfunctionname(input1, input2, input3)

从视觉上看，

alpha

的除法发生在“左侧”是很重要的，因此我正在考虑用

x = alpha \ averylongfunctionname(input1, input2, input3)

从风格和性能的角度来看，这种情况下的最佳做法是什么？

以下是一些令人困惑的基准测试结果：

julia> using BenchmarkTools
[ Info: Precompiling BenchmarkTools [6e4b80f9-dd63-53aa-95a3-0cdb28fa8baf]

julia> @btime x[1]\sum(x) setup=(x=rand(100))
  15.014 ns (0 allocations: 0 bytes)
56.23358979466163

julia> @btime (1/x[1]) * sum(x) setup=(x=rand(100))
  13.312 ns (0 allocations: 0 bytes)
257.4552413802698

julia> @btime sum(x)/x[1] setup=(x=rand(100))
  14.929 ns (0 allocations: 0 bytes)
46.25209548841374

它们都差不多，但是我很惊讶

（1/x）*foo方法有最好的性能

我不知道，但我可以建议您尝试使用基准测试工具
软件包：它可以帮助您评估这两种软件的性能
不同的说法。你可以找到更多的细节。再见

我认为最好的选择是
（1/x）*foo
，原因有二：

它有最好的性能（尽管与其他的相比不是很多）
对于阅读代码的另一个人来说，这更清楚
标量
/
和
\
实际上应该具有相同的含义和性能。让我们定义这两个测试函数：

f(a, b) = a / b
g(a, b) = b \ a

然后，我们可以看到它们生成相同的LLVM代码：

julia> @code_llvm f(1.5, 2.5)
;  @ REPL[29]:1 within `f'
define double @julia_f_380(double %0, double %1) {
top:
; ┌ @ float.jl:335 within `/'
   %2 = fdiv double %0, %1
; └
  ret double %2
}

julia> @code_llvm g(1.5, 2.5)
;  @ REPL[30]:1 within `g'
define double @julia_g_382(double %0, double %1) {
top:
; ┌ @ operators.jl:579 within `\'
; │┌ @ float.jl:335 within `/'
    %2 = fdiv double %0, %1
; └└
  ret double %2
}

还有同样的机器代码。我不确定是什么导致了
@btime
结果的差异，但我非常确定
/
和
\
之间的差异是一种幻觉，而不是真实的

至于
x*（1/y）
，其计算结果与
x/y
不同：由于在计算
1/y
时进行了舍入，然后舍入值乘以
x
，这也会进行舍入，因此可能会降低精度。例如：

julia> 17/0.7
24.28571428571429

julia> 17*(1/0.7)
24.285714285714285

由于浮点除法可以保证正确的四舍五入，所以直接除法总是更精确。但是，如果许多循环迭代都使用除数，则可以通过这样重写计算来获得加速，因为浮点乘法通常比除法快（尽管我当前的计算机没有显示这种情况）。但是，请注意，这会导致精度损失，如果除数不共享，则仍然会导致精度损失，并且不会带来性能提升。
谢谢。关于风格的问题，你有什么想法吗？我有点喜欢使用
alpha\（更长的表达）
，但有些人可能会觉得它令人困惑，所以它似乎有点主观。我会说，如果你喜欢它并发现它更清晰，就使用它。