Печать символов / MatlabFunction медленно

Question

Печать символов / MatlabFunction медленно

У меня много проблем, когда я пытаюсь сделать символическую замену более быстрой, то есть заменить переменные в символьном выражении и получить двойное число.

Я создаю сложную функцию f и вычисляю ее якобиан df. Это идет в разумном темпе, и я могу сохранить его в файл просто отлично. Но когда я пытаюсь использовать matlabFunction или даже disp или fprintf, система зависает и не может продолжить работу (даже если для matlabFunction задано значение unoptimized). Это серьезная проблема, так как я должен быть в состоянии сделать достаточно быструю замену.

Вектор f равен 24 элементам, а якобиан - 24 x 78 (хотя здесь показано только 70 переменных, так что это можно сжать до 70 столбцов; хотя я сомневаюсь, что это проблема).

Я также знаю, что есть определенные элементы f и df, которые просты и прекрасно работают при индивидуальном доступе, но некоторые более сложные элементы f и df не могут быть отображены. Я предполагаю, что они очень длинные, но, поскольку они рассчитаны просто отлично, для меня не имеет смысла, что они не могут быть преобразованы в функцию matlab или отображены.

Еще более странно, я могу заменить все мои символические переменные, но тогда окончательное отображение полностью замещенного вектора f (скажем, через disp) или преобразование в double (через double()), кажется, будет длиться вечно.

Если вы хотите поиграться с файлом.mat, вы можете получить его здесь (ссылка на filedropper, это 288kb). Что я могу сделать, чтобы записать этот файл в разумные сроки?

5

matlab symbolic-math mupad

Источник

user650261 16 окт '15 в 16:06

1 ответ

Другие вопросы по тегам matlab symbolic-math mupad

user5067311 20 окт '15 в 11:46 2015-10-20 11:46 · Answer 1 · 2015-10-20 11:46

Примечание: я сосредоточился на проблеме с точки зрения вашего комментария:

Это результат умножения и сложения матриц. Я попытался упростить его по пути, используя команду упрощения, но это было невероятно медленно. Однажды мне удалось записать f в неоптимизированный файл (не повезло для df) - это заняло 2 часа - но затем оценка заняла 0,8 секунды, что слишком медленно. Я должен быть в состоянии выполнить оценку примерно за 0,02 секунды.

Я начал смотреть на элементы в вашем fи это было просто до f(12), Тем не мение, f(13) развязал ад

>> inp.f(13)

ans =

(2289*l4)/100 - (11371197146449238679*l3)/8112963841460668169578900514406400 - (2289*l2)/100 + (11371197146449238679*l5)/8112963841460668169578900514406400 - (2289*l8)/100 - (11371197146449238679*l9)/8112963841460668169578900514406400 + (2289*l10)/100 + (11371197146449238679*l11)/8112963841460668169578900514406400 - (2289*l14)/100 - (11371197146449238679*l15)/8112963841460668169578900514406400 + (2289*l16)/100 + (11371197146449238679*l17)/8112963841460668169578900514406400 - (2289*l20)/100 - (11371197146449238679*l21)/8112963841460668169578900514406400 + (2289*l22)/100 + (11371197146449238679*l23)/8112963841460668169578900514406400 - (2289*l26)/100 - (11371197146449238679*l27)/8112963841460668169578900514406400 + (2289*l28)/100 + (11371197146449238679*l29)/8112963841460668169578900514406400 - (2289*l32)/100 - (11371197146449238679*l33)/8112963841460668169578900514406400 + (2289*l34)/100 + (11371197146449238679*l35)/8112963841460668169578900514406400 - h1*(((cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2)) + (sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2))*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - cos(x5/2)^2*cos(x6/2)*sin(x6/2))*(((x17*(cos(x4/2)*cos(x5/2)*(cos(x6/2)*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) + sin(x6/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2))) - cos(x5/2)*sin(x4/2)*(cos(x6/2)*(cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) + sin(x6/2)*(cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2)))))/2 - (x18*(cos(x4/2)^2*cos(x5/2)^2 + cos(x5/2)^2*sin(x4/2)^2 + sin(x5/2)^2))/2 + (x16*(sin(x5/2)*(cos(x5/2)^2*cos(x6/2)^2 + cos(x5/2)^2*sin(x6/2)^2 + sin(x5/2)^2) + cos(x5/2)*sin(x4/2)*(cos(x5/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*(cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2)) - cos(x5/2)*sin(x6/2)*(cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))) + cos(x4/2)*cos(x5/2)*(cos(x4/2)*cos(x5/2)*sin(x5/2) - cos(x5/2)*cos(x6/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + cos(x5/2)*sin(x6/2)*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)))))/2 - (x19*cos(x5/2)*sin(x4/2))/2)*((LEG_MASS*((cos(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*sin(x7/2))*((cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(x2/2 - BASE_ORIGIN_Z*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - (cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*sin(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) - (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(x1/2 + BASE_ORIGIN_Z*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) + cos(x5/2)*sin(x4/2)*(x3/2 - sin(x5/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4) + BASE_ORIGIN_Z*cos(x4/2)*cos(x5/2) - cos(x5/2)*sin(x4/2)*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2))) - (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*((sin(x5/2)*sin(x7/2) - cos(x4/2)*cos(x5/2)*cos(x7/2))*(x3/2 - sin(x5/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4) + BASE_ORIGIN_Z*cos(x4/2)*cos(x5/2) - cos(x5/2)*sin(x4/2)*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2)) - (cos(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*sin(x7/2))*(x1/2 + BASE_ORIGIN_Z*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) + (cos(x7/2)*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - cos(x5/2)*sin(x6/2)*sin(x7/2))*(x2/2 - BASE_ORIGIN_Z*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - (cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*sin(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4))))*(sin(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) - cos(x5/2)*cos(x6/2)*cos(x7/2)) - LEG_MASS*((sin(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) - cos(x5/2)*cos(x6/2)*cos(x7/2))*((cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(x2/2 - BASE_ORIGIN_Z*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - (cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*sin(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) - (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(x1/2 + BASE_ORIGIN_Z*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) + cos(x5/2)*sin(x4/2)*(x3/2 - sin(x5/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4) + BASE_ORIGIN_Z*cos(x4/2)*cos(x5/2) - cos(x5/2)*sin(x4/2)*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2))) + (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*((cos(x7/2)*sin(x5/2) + cos(x4/2)*cos(x5/2)*sin(x7/2))*(x3/2 - sin(x5/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4) + BASE_ORIGIN_Z*cos(x4/2)*cos(x5/2) - cos(x5/2)*sin(x4/2)*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2)) + (sin(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) - cos(x5/2)*cos(x6/2)*cos(x7/2))*(x1/2 + BASE_ORIGIN_Z*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) - (sin(x7/2)*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) + cos(x5/2)*cos(x7/2)*sin(x6/2))*(x2/2 - BASE_ORIGIN_Z*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - (cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*sin(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4))))*(cos(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*sin(x7/2)) + LEG_MASS*(cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*((cos(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*sin(x7/2))*((cos(x7/2)*sin(x5/2) + cos(x4/2)*cos(x5/2)*sin(x7/2))*(x3/2 - sin(x5/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4) + BASE_ORIGIN_Z*cos(x4/2)*cos(x5/2) - cos(x5/2)*sin(x4/2)*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2)) + (sin(x7/2)*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) - cos(x5/2)*cos(x6/2)*cos(x7/2))*(x1/2 + BASE_ORIGIN_Z*(sin(x4/2)*sin(x6/2) + cos(x4/2)*cos(x6/2)*sin(x5/2)) + (cos(x4/2)*sin(x6/2) - cos(x6/2)*sin(x4/2)*sin(x5/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + cos(x5/2)*cos(x6/2)*(BASE_ORIGIN_X - BASE_LINK_EXTENTS_X/4)) - (sin(x7/2)*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) + cos(x5/2)*cos(x7/2)*sin(x6/2))*(x2/2 - BASE_ORIGIN_Z*(cos(x6/2)*sin(x4/2) - cos(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2)) - (cos(x4/2)*cos(x6/2) + sin(x4/2)*sin(x5/2)*sin(x6/2))*(BASE_LINK_EXTENTS_Y/2 - BASE_ORIGIN_Y + LEG_LINK_EXTENTS_Y/2) + [...] ... Output truncated.  Text exceeds maximum line length of 25,000 characters for Command Window display.

(фактический вывод усекается до предела 30k символов SO, но вы получаете сделку)

Я бы поставил парсер matlabFunction не был предназначен для входов этой величины. Там также есть некоторые странные вещи: например, целочисленные строковые литералы порядка 8e33,

Поэтому я внимательно посмотрел на вашу функцию. К счастью, вы можете преобразовывать свои функции в строки и работать с ними, что сильно влияет на процессорное время, но не на память.

препроцессор:

for k=1:24
   fstring2{k}=char(inp.f(k));
end

Длина функции:

>> cellfun(@length,fstring2)

ans =

  Columns 1 through 12

          11          11          11          11          11          11          11          11          11          11          11          11

  Columns 13 through 24

     2301006     2300241     2299996     8425640     8416273     8424306     1375443     1305245     1302440     1237876     1381084     1310884

Хьюстон, у нас была проблема.

Эти массивные звери символических функций нарушают синтаксический анализатор matlabFunctionили, что более вероятно, вам не хватает памяти во время операции. Я уверен, что сделал, когда я пытался simplifyf(13)потерял лучшую половину 8 Гб за считанные секунды.

В качестве подтверждения концепции я попытался высмеять вычислительные усилия, связанные с вашими функциями. Я осмотрел f(13) (первый зверь). Некоторая информация о задействованных операциях:

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'*'))

ans =

      134710

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'+'))

ans =

       36932

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'-'))

ans =

       26855

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'/'))

ans =

      183380

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'ln'))

ans =

     0

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'exp'))

ans =

     0

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'cos'))

ans =

       78700

>> length(strfind(char(inp.f(13)),'sin'))

ans =

       84142

Я попытался рассчитать время ложного вычисления, включающего в себя такое же количество операций:

x=zeros(36000,1);
tic;
for k=1:36000
   x(k)=(((sin(sin(((cos(cos(3.1+2.1)*3.1)*6.1)*5.1)*9.1)/4.1)/3.1)/6.1)/5.1)/8.1;
end
toc;

Elapsed time is 0.010895 seconds.

Это включает в себя 36000 дополнения, 144000 умножения, 180000 подразделения и 72000 звонки в sin а также cosкаждый.

Теперь, если мы предположим, что это правильная приблизительная цифра, и если мы предположим, что ваши функции имеют аналогичное распределение операций, то вы смотрите на 40080434 символы функций, что эквивалентно 17 f(13) единицы. Это говорит о том, что даже если бы вы могли преобразовать в правильную функцию Matlab, ваше время выполнения просто вызов f (и мы не смотрели на df на все) займет не менее 0,1-0,2 секунды.

Из-за характера вашей проблемы, я не уверен, что есть способ обойти это. Я, вероятно, попытался бы сделать то же самое, используя sympy в python, там вы также можете преобразовать в lambda (эквивалент Python анонимной функции) для использования в численных расчетах. Если это удастся, то, по крайней мере, вы сможете использовать свои функции как можно быстрее.

ОБНОВИТЬ

После публикации моего менее оптимистичного ответа, я считаю, что мне удалось преобразовать вашу функцию в анонимную. Это грязно, но, похоже, работает.

Сначала вы конвертируете свою функцию в строку, как указано выше, а затем используете symvar извлечь имена переменных. Затем вы создаете определение функции, используя эти имена функций; к сожалению, я мог только взломать его с помощью eval, Должен быть более элегантный способ, но в любом случае мы заинтересованы в достижимых временах выполнения.

varcell=symvar(fstring2{13}); %variables of inp.f(13)
vars2=strcat(varcell,','); %add a comma to each var
vars3=[vars2{:}]; %put them into a single string
vars3=vars3(1:end-1); %remove trailing comma

f13=eval(['@(' v3 ') ' fstring2{13}]); %this is your numeric function

Преобразование неприятно, но фактическое построение анонимной функции быстрое и не слишком тяжелое для памяти. Dummy runtime:

>> tic; ftry(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58), toc

ans =

   1.1417e+06

Elapsed time is 0.069252 seconds.

Это можно сделать гораздо более удобным для пользователя, например, разрешив операции с массивами в функции или передав все 58 входных данных как один вход массива. Но ваше время выполнения будет таким же. И это только одна функция, и у вас есть примерно 17 из них. Вы можете никогда не получить ускорение, на которое вы надеетесь.

(И вообще, я начал получать

Исключение в потоке "AWT-EventQueue-0" java.lang.OutOfMemoryError: пространство кучи Java

ошибки после всего этого испытания, поэтому его успех также может зависеть от вашего определения "успеха";)