Ранее было задано несколько вопросов о сравненииbsxfun а такжеrepmat для исполнения.

Одним из них было:Matlab - bsxfun no longer faster than repmat?, Этот попытался исследовать сравнение производительности междуrepmat а такжеbsxfunспецифично для выполнения вычитания среднего значения входного массива по столбцам из самого входного массива и поэтому будет исследовать только@minus частьbsxfun против егоrepmat эквивалент.Другой был:In Matlab, when is it optimal to use bsxfun?, Тот пытался выполнить ту же операцию вычитания с помощью среднего по столбцам и не распространялся на другие встроенные операции.

В этом посте я пытаюсь исследовать показатели производительности междуbsxfun а такжеrepmat покрыть всеbsxfun встроенные модули, чтобы дать ему более широкую перспективу, поскольку оба эти представляют хорошие векторизованные решения.

В частности, мои вопросы с этим постом:

Как сделать различные встроенные операции сbsxfun выступать противrepmat эквиваленты?bsxfun поддерживает операции с плавающей запятой, такие как@plus, @minus, @timesи т.д., а также реляционные и логические операции, такие как@ge, @andи т. д. Итак, есть ли специальные встроенные модули, которые позволили бы мнеbsxfun чем используя ихrepmat эквиваленты?

Лорен в нейblog post оценилrepmat противbsxfun со временем@() A - repmat(mean(A),size(A,1),1) против@() bsxfun(@minus,A,mean(A)) соответственно. Если мне нужно охватить бенчмаркинг для всех встроенных функций, могу ли я использовать какую-то другую модель сравнения, которая будет работать с плавающей запятой, реляционными и логическими операциями?