nufftn

関数 nufftn を非等間隔サンプル点または非等間隔クエリ点で実行する際のパフォーマンスが向上しました。

たとえば、次のコードでは、非等間隔サンプル点 t の 262,144 行 3 列の行列を作成し、非等間隔離散フーリエ変換を、64×64×64 配列の各次元に沿って計算しています。このコードは、以前のリリースよりパフォーマンスが約 3.3 倍高速化しました。

function timingSamplePoints
rng default
t = rand(64^3,3);
X = rand(64,64,64);
tic
  Y = nufftn(X,t);
toc
end

おおよその実行時間は以下のとおりです。

R2023a: 0.40 秒

R2023b: 0.12 秒

コードは、Windows^® 10、Intel^® Xeon^® CPU E5-1650 v4 (3.60 GHz) のテスト システム上で関数 timingSamplePoints を呼び出して時間測定されました。

もう 1 つの例として、次のコードでは、非等間隔クエリ点 f の 262,144 行 3 列の行列を作成し、非等間隔離散フーリエ変換を、64×64×64 配列の各次元に沿って計算しています。このコードは、以前のリリースよりパフォーマンスが約 1.6 倍高速化しました。

function timingQueryPoints
rng default
f = rand(64^3,3);
X = rand(64,64,64);
tic
  Y = nufftn(X,[],f);
toc
end

おおよその実行時間は以下のとおりです。

R2023a: 0.40 秒

R2023b: 0.25 秒

コードは、Windows 10、Intel Xeon CPU E5-1650 v4 (3.60 GHz) のテスト システム上で関数 timingQueryPoints を呼び出して時間測定されました。

関数 nufftn を非等間隔サンプル点または非等間隔クエリ点で実行する際のパフォーマンスが向上しました。

たとえば、次のコードは、非等間隔サンプル点 t の 32768 行 3 列の行列を作成し、32×32×32 配列の各次元に沿った非等間隔離散フーリエ変換を計算します。以前のリリースと比較して処理が約 14.5 倍速くなっています。

function timingSamplePoints
rng default
t = rand(32^3,3);
X = rand(32,32,32);
tic;
  Y = nufftn(X,t);
toc
end

おおよその実行時間は以下のとおりです。

R2021b: 2.76 秒

R2022a: 0.19 秒

コードは、Windows 10、Intel Xeon CPU E5-1650 v4 (3.60 GHz) のテスト システム上で関数 timingSamplePoints を呼び出して時間測定されました。

別の例を示します。次のコードは、非等間隔クエリ点 f の 65536 行 3 列の行列を作成し、64×32×32 配列の各次元に沿った非等間隔離散フーリエ変換を計算します。以前のリリースと比較して処理が約 42.6 倍速くなっています。

function timingQueryPoints
rng default
f = rand(64*32*32,3);
X = rand(64,32,32);
tic;
  Y = nufftn(X,[],f);
toc
end

おおよその実行時間は以下のとおりです。

R2021b: 4.26 秒

R2022a: 0.10 秒

コードは、Windows 10、Intel Xeon CPU E5-1650 v4 (3.60 GHz) のテスト システム上で関数 timingQueryPoints を呼び出して時間測定されました。