Некоторые методы оптимизации кода для вычисления арифметических функций в современных системах:

• Использование вычислительных закономерностей. 1 Функции, работающие с матрицами, автоматически выбирают более быстрые алгоритмы в зависимости от характеристик данных. 1
• Упрощение выражений. 1 Для этого используют функции, которые автоматизируют процесс поиска и устранения избыточных операций. 1
• Параллельные вычисления. 1 Их применяют для ускорения работы с большими данными. 1 Вычисления распределяют по нескольким ядрам процессора, что значительно увеличивает скорость обработки. 1
• Использование встроенных функций. 1 Они специально оптимизированы для различных типов вычислений. 1 Например, для статистических вычислений используют Total, Mean, Median, StandardDeviation, а для работы с матрицами и линейной алгебры — MatrixMultiply, Eigenvalues, Det. 1
• Индексация и выборка данных. 1 Если нужно работать с большими структурами данных, такими как списки или ассоциативные массивы (словари), используют индексы или ключи для быстрого поиска. 1
• Минимизация использования циклов. 1 Вместо циклов рекомендуют применять более высокоуровневые функции, такие как Map, Table, Select. 1
• Профилирование кода. 1 Оно позволяет измерить время выполнения кода и помогает понять, где можно применить оптимизацию. 1
• Использование матричных операций. 1 В математических вычислениях отдают предпочтение матричным операциям, например, MatrixMultiply вместо многократных циклов умножения. 1
• Применение моделей на основе нейронных сетей. 4 Такие модели используют для выполнения арифметических операций, чтобы уменьшить время выполнения операций и загрузку центрального процессора. 4