R 快速将列表中的所有矩阵组合相乘
我有一个对称矩阵R 快速将列表中的所有矩阵组合相乘,r,list,matrix-multiplication,reduce,R,List,Matrix Multiplication,Reduce,我有一个对称矩阵Siginv和一个包含N大小矩阵TxK的列表Z 我有三种方法来计算我所需要的(见下文)。第一个是按公式计算的,速度很慢,正如预期的那样。有没有更快的方法来完成我的工作 library(microbenchmark) K <- 2 N <- 50 Siginv <- matrix(rnorm(N^2), ncol=N) Siginv[lower.tri(Siginv)] <- t(Siginv)[lower.tri(Siginv)] # just some
Siginv
和一个包含N
大小矩阵TxK
的列表Z
我有三种方法来计算我所需要的(见下文)。第一个是按公式计算的,速度很慢,正如预期的那样。有没有更快的方法来完成我的工作
library(microbenchmark)
K <- 2
N <- 50
Siginv <- matrix(rnorm(N^2), ncol=N)
Siginv[lower.tri(Siginv)] <- t(Siginv)[lower.tri(Siginv)] # just some symmetric matrix
Tdim <- 400
Z <- replicate(N, matrix(rnorm(Tdim*K), ncol=K), simplify = F)
microbenchmark({
I <- diag(Tdim)
Z.m <- do.call(rbind, Z)
meat.mat.GLS.kp <- t(Z.m)%*%(Siginv%x%I)%*%Z.m
}, {
combs <- expand.grid(1:N, 1:N)
cprods.GLS <- mapply(function(i,j) Siginv[j,i]*t(Z[[i]])%*%Z[[j]], combs[,1], combs[,2], SIMPLIFY = F)
meat.mat.GLS <- Reduce("+", cprods.GLS)
}, {
combs <- expand.grid(1:N, 1:N)
cprods.GLS2 <- mapply(function(i,j) Siginv[j,i]*crossprod(Z[[i]],Z[[j]]), combs[,1], combs[,2], SIMPLIFY = F)
meat.mat.GLS2 <- Reduce("+", cprods.GLS2)
}, times=5)
all.equal(meat.mat.GLS.kp, meat.mat.GLS, meat.mat.GLS2) # TRUE
使用mats比第三种方法(仅)提高了20%
min lq mean median uq max neval cld
4499.66564 4911.42674 4874.35170 4958.81553 4977.55873 5024.29187 5 b
23.03861 23.09293 23.82407 23.29574 24.04696 25.64611 5 a
12.92261 13.08275 13.54088 13.15898 13.80212 14.73794 5 a