Question

如果A是n×n双矩阵，B是n×n单矩阵（n很大），我们想要计算A * B.我知道结果矩阵是单一的类型。我担心的是

1）Matlab会隐式创建一个时间单矩阵来存储A的值吗？或者，这种混合型计算是否需要更大的内存使用量？

2）这种混合型计算是否比同型计算慢？或者，这种混合型计算是否会减慢程序的速度？

我们应该尝试明确地使用同型数据进行计算吗？我相信如果我们知道Matlab是如何工作的，我们就可以更准确地预测代码的行为。这一定很有帮助。

Answer 1

我同意Ander的意见并继续进行时间验证任何有关优先选择（单精度或双精度）的声明。以下是对两种方法进行基准测试的示例：

   N = 1e3;
   A1 = single(rand(N,N));
   A2 = double(rand(N,N));
   B = double(rand(N,N));

现在我们可以继续计时这两种方法。我通常会多次重复相同的计算（这里我做了100次）：

    tic; for ii = 1: 100 ; C1 = A1 * B; end; toc % mixed single and double
    Elapsed time is 0.600353 seconds.
    tic; for ii = 1: 100 ; C2 = A2 * B; end; toc % both doubles
    Elapsed time is 1.500283 seconds.

所以看来，当A是单精度（A1）时，速度是原来的两倍。

单个和双矩阵同时涉及Matlab时的内存和速度问题

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