Introducción informal a Matlab y Octave - Notas
05 de Noviembre de 2006
Encriptación
Las puntualizaciones para esta versión son más una fe de erratas que un conjunto de aclaraciones. Marian me puntualizó que en algunos casos confundía el concepto de rango con el de dimensión de una matriz. Esta confusión está diseminada por todo el libro y de momento no tengo tiempo para releerlo entero. Es un error que por conocido no deja de ser grave.
Otro error que debe ser subsanado es la afirmación, sobre todo en los apéndices, de que Matlab no tiene ningún método de optimización automática y que todos los bucles son lentos. Mientras esto sigue siendo cierto para Octave, Matlab cuenta con dos herramientas muy interesantes; son el profiler y el optimizador JIT (Just In Time). Con un uso inteligente de la optimización automática la velocidad de los códigos simples se acerca a la obtenida con un lenguaje compilado.
Sin embargo no deja de ser cierto que la mejor manera de acelerar código en Matlab es vectorizar y que obligar al usuario a optimizar manualmente en vez de generar bytecode a partir de las funciones no es camino a seguir. En eso Python sigue siendo un ejemplo de mejor diseño.
Otro error que debe ser subsanado es la afirmación, sobre todo en los apéndices, de que Matlab no tiene ningún método de optimización automática y que todos los bucles son lentos. Mientras esto sigue siendo cierto para Octave, Matlab cuenta con dos herramientas muy interesantes; son el profiler y el optimizador JIT (Just In Time). Con un uso inteligente de la optimización automática la velocidad de los códigos simples se acerca a la obtenida con un lenguaje compilado.
Sin embargo no deja de ser cierto que la mejor manera de acelerar código en Matlab es vectorizar y que obligar al usuario a optimizar manualmente en vez de generar bytecode a partir de las funciones no es camino a seguir. En eso Python sigue siendo un ejemplo de mejor diseño.
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