我正在使用gsl库中实现的montecarlo方法。我需要计算此整数的多次重复,从而更改被积分中的参数。所以我需要使我的子程序快速。似乎最耗时的部分是在随机点上对被积物的评估。在特定情况下,如何使评估更快? 这是一个最小的示例:
#include <gsl/gsl_rng.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <gsl/gsl_math.h>
#include <gsl/gsl_monte.h>
#include <gsl/gsl_monte_plain.h>
#include <gsl/gsl_monte_vegas.h>
double q=0.0;
double mu=0.001;
double eta=0.1;
double kF=1.0;
double Kcut=10;
long int Nmax=10000000;
int Nwu=1000000;
double w=1;
struct my_f_params { double y;};
double
g (double *k, size_t dim, void *p)
{
double A;
struct my_f_params * fp = (struct my_f_params *)p;
double PQ=q*q+k[1]*k[1]-2*q*k[1]*cos(k[3])+mu;
double QK=k[0]*k[0]+k[1]*k[1]-2*k[0]*k[1]* (cos(k[2])*cos(k[3])+cos(k[4])*sin(k[2])*sin(k[3]))+mu;
double KPQ=q*q+k[0]*k[0]+k[1]*k[1]+2*k[0]*cos(k[2])*(q-k[1]*cos(k[3]))+2*k[1]* (q*cos(k[3])+k[0]*cos(k[4])*sin(k[2])*sin(k[3]));
double denFreq=fp->y-0.5*(k[0]*k[0]+k[1]*k[1]+KPQ);
double vol=k[0]*k[0]*k[1]*k[1]*sin(k[2])*sin(k[3]);
if (sqrt(KPQ) < kF) {
A = vol*denFreq*(1/QK-1/PQ)/(QK*(pow(denFreq,2)+eta*eta));
}
else {
A = 0;
}
return A;
}
int
main (void)
{
double res, err;
double xl[5] = {0, kF, 0, 0, 0};
double xu[5] = {kF, Kcut, M_PI, M_PI, 2*M_PI};
const gsl_rng_type *T;
gsl_rng *r;
gsl_monte_function G;
size_t calls = Nmax;
gsl_rng_env_setup ();
struct my_f_params params;
T = gsl_rng_default;
r = gsl_rng_alloc (T);
params.y=w;
G.f=&g;
G.dim=5;
G.params=¶ms;
{
gsl_monte_vegas_state *s = gsl_monte_vegas_alloc (5);
gsl_monte_vegas_integrate (&G, xl, xu, 5, Nwu, r, s,&res, &err);
do
{
gsl_monte_vegas_integrate (&G, xl, xu, 5, calls/5, r, s,&res, &err);
}
while (fabs (gsl_monte_vegas_chisq (s) - 1.0) > 0.5);
gsl_monte_vegas_free (s);
}
printf ("%.6f %.6f %.6f\n", w,res,err);
gsl_rng_free (r);
return 0;
}
答案 0 :(得分:1)
扩展Bob__的注释,您可以使用sincos
来计算相同参数(sin
和cos
)的k[2]
和k[3]
,并定义kF_sqr
要在主体中初始化,并在g
函数中使用它来避免进行sqrt
调用。通过这些优化,在我的机器上进行的快速而肮脏的测试表明,与您的代码相比,速度提高了5%。