Pre-computing design matrix given repeated approximation in loop
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- julia
- 領域
- performance
調査の方向性
まず、Issue にある chebregression の使用方法と compute_X の例を読み、呼び出しごとに設計行列が再構築されているかどうかに注目してください。既存の回帰エントリポイントをたどり、再利用可能な事前計算で何を公開する必要があるかを明らかにしてください。同じグリッド上でフィットを繰り返すためのサポートされたアプローチがあり、その動作が文書化され、パフォーマンスが比較されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi @stevengj, in first place, thanks for the nice package. I am exploring it for my application where I need to fit an array of data points on a pre-specified grid. The status quo of my application uses linear regression and the key part of the performance is that I can easily pre-compute the regression operator/design matrix as a linear operator of my new data e.g
linear_grid = [SVector(E, C, G) for G in Float64.(G_axis) for C in Float64.(C_axis) for E in Float64.(E_axis)];
exps = collect(ExponentsIterator{Graded{LexOrder}}(ntuple(zero, d), maxdegree = P))
X = compute_X(linear_grid, exps)
beta_operator = inv(X'X)X'
I have tried your package
## smooth through Chebyshev polynomials ##
lb = SVector(minimum(E_axis), minimum(C_axis), minimum(G_axis));
ub = SVector(maximum(E_axis), maximum(C_axis), maximum(G_axis));
ord = (6, 6, 6)
cheb = chebregression(linear_grid, vals, lb, ub, ord)
but the regression layer is a bit slower since it seems like it is re-computing the design matrix every time (?) Is there not a way to save time on this step by pre-computing something of the form of beta_operator = inv(X'X)X' ?
- 主要言語
- Julia
- スター
- 84
- フォーク
- 7
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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