方阵的Kronecker积在R中的运算速度问题

我来了

两个维数都是40维的方阵进行Kronecker积运算，在R中运算就很慢了。求教大神，有没有什么技巧？可以提升计算速度的技巧

nan.xiao

0.01 秒就可以算完，我觉得这个速度还不算太慢：

k <- 40
A <- matrix(runif(k^2), k, k)
B <- matrix(runif(k^2), k, k)
system.time(M <- kronecker(A, B))
#>   user  system elapsed
#>  0.013   0.002   0.014

我来了

nan.xiao a0=rnorm(k²)
a=matrix(t(chol(A0%x%B0))%*%a0,k,k)
如果再做复合运算就慢很多。我想有没有替代计算的手段。

fenguoerbian

我来了
A0,B0就是那个40维的方阵？会不会是cholesky分解更费时间啊？

k <- 40
A <- matrix(runif(k^2), k, k)
B <- matrix(runif(k^2), k, k)
m1 <- kronecker(A, B)
mt <- m1 %*% t(m1)    # 给chol构造一个正定矩阵
microbenchmark::microbenchmark(
    kronecker(A, B), 
    chol(mt)
)
# Unit: milliseconds
#            expr      min       lq      mean   median       uq      max neval cld
#  kronecker(A, B)  16.4346  16.9310  23.74037  17.4355  28.0565 241.0980   100  a 
#         chol(mt) 464.2984 467.8102 472.69999 469.1020 474.3908 531.9136   100   b

我来了

fenguoerbian 谢谢二位，我再试着把这个cholesky分解再换一个计算方式

Cloud2016

关于 R 语言做矩阵分解，我以前整理过，也许有用。

我来了

Cloud2016 谢谢，学习学习 :