RcppEigen svd 非常慢[关闭]

Posted 2023-02-17

【中文标题】RcppEigen svd 非常慢[关闭]

【英文标题】：RcppEigen svd is very slow [closed]

【发布时间】：2013-05-03 17:56:33

【问题描述】：

升级到 3.0 后，RcppEigen 的 JacobiSVD 是否变慢了？ 我使用 RcppEigen 的库现在运行得更快了。

> n<-1000
> m<-matrix(rnorm(n*n),n,n)

> unix.time(s1<-svd(m))       # R
   user  system elapsed 
 10.376   0.028  10.407 

> unix.time(s2<-svdArma(m))   # RcppArmadillo
   user  system elapsed 
 22.997   0.000  23.001 

> unix.time(s3<-svdEigen(m))  # RcppEigen
   user  system elapsed 
180.708   0.000 180.712 

这是 R 上的测试代码：

library(inline)

codeArma='
    arma::mat    m = Rcpp::as<arma::mat>(m_);

    arma::mat u;
    arma::vec s;
    arma::mat v;

    arma::svd(u,s,v,m); 
    return List::create( Rcpp::Named("u")=u,
                         Rcpp::Named("d")=s,
                         Rcpp::Named("v")=v );
'
svdArma <- cxxfunction(signature(m_="matrix"),codeArma, plugin="RcppArmadillo")

#-----------------------------------------------------------------------

codeEigen='
  const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> m (as<Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> >(m_ ));

  Eigen::JacobiSVD <Eigen::MatrixXd>svd(m,
                   Eigen::ComputeThinU|Eigen::ComputeThinV);
  return List::create( Rcpp::Named("u")=svd.matrixU(),
                       Rcpp::Named("d")=svd.singularValues(),
                       Rcpp::Named("v")=svd.matrixV() );
'
svdEigen <- cxxfunction(signature(m_="matrix"), codeEigen, plugin="RcppEigen")

#------------------------------------------------------------------------
n<-1000
m<-matrix(rnorm(n*n),n,n)

system.time(s1<-svd(m))       # R
m1<-s1$u %*% diag(s1$d) %*% t(s1$v)
all.equal(m,m1)

system.time(s2<-svdArma(m))   # Armadillo
m2<-s2$u %*% diag(array(s2$d)) %*% t(s2$v)
all.equal(m,m2)

system.time(s3<-svdEigen(m))  # Eigen
m3<-s3$u %*% diag(s3$d) %*% t(s3$v)
all.equal(m,m3)

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【问题讨论】：

请不要这样破坏帖子。一般来说，问题可能对其他人有价值。最好的办法是让您回答自己的问题。如果你真的觉得没有附加价值，你可以直接删掉。

OP 是否有权在其当前声誉级别 (~80) 删除/标记删除？

【参考方案1】：

切换到 R 3.0.0 应该不会对诸如 RcppEigen 之类的包的执行方式产生影响。如果您看到性能下降，则可能是其他原因。

您也可以尝试通过使用 Armadillo 和/或 Eigen 直接在 C++ 中编译 SVD 来解决问题（如果您将它们安装在 R 之外，和/或您可能会从用于一些修补的 R 包中获取头文件） .