Pre-computing design matrix given repeated approximation in loop
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- julia
- 领域
- performance
调研方向
先阅读 issue 中 chebregression 的用法和 compute_X 示例，重点确认设计矩阵是否会在每次调用时重新构建。跟踪现有的回归入口点，并确定需要公开哪些可复用的预计算结果；当存在一种支持在同一网格上重复拟合的方法、其行为已记录且性能已完成比较时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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' ?
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 84
- 派生
- 7
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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