Question

我正在odeint和推力之上构建一个分析工具。该工具解决了大量初始条件问题。我在odeint和推力教程/演示之后取得了成功。到目前为止，我一直在使用的系统有少于5个状态变量，但现在我需要扩展系统以便能够处理更多。

正如教程中所提到的，推文的元组最多只能包含10个项目。使用嵌套的zip_iterators可以解决此问题。

“Thrust的元组最小为10的小难度。但这只是一个小问题，因为我们可以创建一个包含zip迭代器的zip迭代器。所以顶级zip迭代器包含一个用于状态的zip迭代器，参数的一个普通迭代器，以及派生的一个zip迭代器。“

我已经实施了这个解决方案，但它很有效，但遗憾的是速度大幅下降。对于同一系统（双变量系统，同时求解8192初始条件），原始的，简单但不可扩展的超过5个变量解决方案在一秒钟内运行：

real   0m1.244s
user   0m0.798s
sys    0m0.356s

而更复杂但可扩展的嵌套解决方案需要大约2000倍的时间！

real    4m3.613s
user    2m15.124s
sys     1m47.363s

两个程序之间的唯一区别是

在仿函数operator()中，我指的是状态变量和派生词，
在仿函数的构造函数中，特别是for_each命令，我在其中创建了zip_iterators和元组。

下面我列出了每个节目的摘录。我希望我在这里做错了，因为这种速度损失是毁灭性的！任何帮助将不胜感激。

“SIMPLE”代码（非嵌套迭代器）

//////////////////////////////////////////////////////////
//// Inside ICFunctor's operator()
// getting the state variable
value_type X = thrust::get< 0 >( t );

// setting the derivative
thrust::get< 2 >( t ) = 0.5*A - 1.5*X;

//////////////////////////////////////////////////////////
//// the for_each statement that creates the zip_iterator
thrust::for_each(
    //// START INDICES
    thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
        // State-variables
        boost::begin( x ) + 0*m_N,
        boost::begin( x ) + 1*m_N,
        // Derivatives
        boost::begin( dxdt ) + 0*m_N,
        boost::begin( dxdt ) + 1*m_N)) ,
    //// END INDICES
    thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
        // State-variables
        boost::begin( x ) + 1*m_N,
        boost::begin( x ) + 2*m_N,
        // Derivatives
        boost::begin( dxdt ) + 1*m_N,
        boost::begin( dxdt ) + 2*m_N)) ,
ICFunctor() );

“可扩展”代码（嵌套迭代器）

//////////////////////////////////////////////////////////
//// Inside ICFunctor's operator()
// getting the state variable
const int STATE_VARIABLES = 0; // defined as a global constant 
value_type X = thrust::get<0>(thrust::get<STATE_VARIABLES>( t ));

// setting the derivative
const int DERIVATIVES = 1; // defined as a global constant 
thrust::get<0>(thrust::get<DERIVATIVES>( t )) = 0.5*A - 1.5*X;

//////////////////////////////////////////////////////////
//// the for_each statement that creates the zip_iterator
thrust::for_each(
    //// START INDICES
    thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
        // State variables
        thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
            boost::begin( x ) + 0*m_N,
            boost::begin( x ) + 1*m_N)),
        // Derivatives
        thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
            boost::begin( dxdt ) + 0*m_N,
            boost::begin( dxdt ) + 1*m_N))
    )), 
    //// END INDICES
    thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
        // State variables
        thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
            boost::begin( x ) + 1*m_N,
            boost::begin( x ) + 2*m_N)),
        // Derivatives
        thrust::make_zip_iterator( thrust::make_tuple(
            boost::begin( dxdt ) + 1*m_N,
            boost::begin( dxdt ) + 2*m_N))
    )),
    ICFunctor() );

使用嵌套的zip_iterator时，odeint推力会大幅减慢

“SIMPLE”代码（非嵌套迭代器）

“可扩展”代码（嵌套迭代器）

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