Matrix 为什么DolphinDB将浮点矩阵相乘比将浮点矩阵相乘花费更多的时间

我写了一段DolphinDB代码，将两个矩阵乘以浮点型。我发现双矩阵的点相乘比浮点矩阵快一点。但对于其他操作符，如

add

和

mul

，则不会发生这种情况。我想知道为什么会这样

在我的Ubuntu上，我在两个矩阵上测试了

mul

和

dot

运算符的执行时间。对于

mul

运算符，浮点矩阵所需时间约为双精度矩阵所需时间的一半。但对于

dot

运算符，双矩阵比浮点矩阵快一点

m = float(1..1000000)$1000:1000
n = float(1..1000000)$1000:1000
timer(100) { m.mul(n) }
timer(100) { m.dot(n) }

m = double(1..1000000)$1000:1000
n = double(1..1000000)$1000:1000
timer(100) { m.mul(n) }
timer(100) { m.dot(n) }

我得到的是：

所用时间：43.722毫秒

所用时间：3430.887毫秒

所用时间：83.137毫秒

所用时间：3289.049毫秒