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Mal so richtig rechnen lassen

 

derletztename
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Beiträge: 2
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     Beitrag Verfasst am: 14.07.2012, 11:57     Titel: Mal so richtig rechnen lassen
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Hallo

Ich möchte untersuchen wie viel schneller Matlab mit mehreren Kernen/Rechnern ist, als nur mit einem.

Dafür brauche ich ein schönes großes Programm, was den Rechner so richtig auslastet. Sonst lohnt sich das mit dem Parallelisieren nicht.

Aktuell berechne ich einfache Aufgaben ultra genau.
Aber das ist ja quasi Arbeit für den Mülleimer.
Hat wer etwas schönes, dass er berechnet haben möchte?
Möglichst auch mit schönem bunten Ergebnis, ich muss das nachher ja auch präsentieren Smile

Danke schon mal
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 14.07.2012, 12:51     Titel:
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Hallo,

etwas sehr geeignetes hierfür sind z.B. Monte-Carlo-Simulationen.
http://de.wikipedia.org/wiki/Monte-Carlo-Simulation

Ist z.B. sehr beliebt in der Finanzwelt; hier werden oft Millionen von Szenarios berechnet.

Grüße,
Harald
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derletztename
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Beiträge: 2
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     Beitrag Verfasst am: 14.07.2012, 14:00     Titel:
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Klingt gut Smile
Hast du auch ein Programm und Daten dafür?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 14.07.2012, 15:59     Titel:
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Hallo,

Vorschläge, was du programmieren könntest:

Geburtstagsparadoxon:
http://de.wikipedia.org/wiki/Geburtstagsparadoxon
Über Monte-Carlo die abgebildeten Kurven simulieren. Damit sich der Aufwand lohnt, kannst du mit einem Jahr als 365,25 Tage rechnen, zufällige Geburtstage simulieren und so die Kurven ermitteln.

Snooker: Wie groß ist die Chance, dass der "bessere" Spieler gewinnt?
Ein Spieler gewinnt mit Wahrscheinlichkeit p ein Spiel. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass er eine Serie mit (bis zu) n Spielen gewinnt? Man könnte dann noch eine Kurve machen, die die Wahrscheinlichkeit, die Serie zu gewinnen, in Abhängigkeit der Wahrscheinlichkeit, ein Spiel zu gewinnen, aufträgt.

Alternativ gibt es sicher auch viele andere Wahrscheinlichkeiten, die man mit einem Monte-Carlo - Ansatz schätzen kann.

Grüße,
Harald
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MaFam
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     Beitrag Verfasst am: 14.07.2012, 17:26     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

dazu kann man auch eine Matrizenmultiplikation mit großen Matrizen betrachten.

Code:

clc

for i=1:4
    LASTN = maxNumCompThreads(i);A=rand(5000);B=rand(5000);
    %Messung beginnen
    tic;
    A*B;
    %Messung beenden
    toc;
end
 


Ausgabe:

Code:

Warning: maxNumCompThreads will be removed in a future release. Please remove any
instances of this function from your code.
> In maxNumCompThreads at 24
  In parallel at 4
Elapsed time is 42.133035 seconds.
Warning: maxNumCompThreads will be removed in a future release. Please remove any
instances of this function from your code.
> In maxNumCompThreads at 24
  In parallel at 4
Elapsed time is 21.499596 seconds.
Warning: maxNumCompThreads will be removed in a future release. Please remove any
instances of this function from your code.
> In maxNumCompThreads at 24
  In parallel at 4
Elapsed time is 21.490193 seconds.
Warning: maxNumCompThreads will be removed in a future release. Please remove any
instances of this function from your code.
> In maxNumCompThreads at 24
  In parallel at 4
Elapsed time is 12.772737 seconds.
 


Die Parallelisierung scheint sehr gut zu skalieren.

Grüße, Marc
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