Какие существуют методы оптимизации времени выполнения вычислений в программе Mathematica?

Некоторые методы оптимизации времени выполнения вычислений в программе Mathematica:

• Использование встроенных функций. mathematica.stackexchange.com Они реализованы в ядре на языке низкого уровня (C) и обычно работают быстрее пользовательских функций, решающих ту же задачу. mathematica.stackexchange.com Чем более специализированная версия встроенной функции, тем больше шансов на ускорение. mathematica.stackexchange.com
• Применение функционального программирования. mathematica.stackexchange.com Например, использование чистых функций в нотации #-&. mathematica.stackexchange.com Они работают быстрее, чем функции с именованными аргументами или основанные на шаблонах. mathematica.stackexchange.com
• Использование структурных и векторизованных операций. mathematica.stackexchange.com Например, Transpose, Flatten, Partition, Part. mathematica.stackexchange.com Они работают ещё быстрее, чем функциональные. mathematica.stackexchange.com
• Отказ от процедурного программирования. mathematica.stackexchange.com Например, циклов. mathematica.stackexchange.com Такой стиль программирования обычно разбивает большие структуры на части, что замедляет вычисления. mathematica.stackexchange.com
• Использование чисел с плавающей точкой. habr.com Вычисления с ними проходят значительно быстрее. habr.com В Mathematica любое число с точкой и с менее чем 16 цифрами автоматически обрабатывается с машинной точностью. habr.com
• Компиляция в C. habr.com sssphtf.fandom.com Не всё можно скомпилировать, и очень простой код может не получить никаких преимуществ, однако сложный и низкоуровневый вычислительный код может получить большое ускорение. habr.com
• Параллельное решение задач. sssphtf.fandom.com dxdy.ru Если задач много, их можно решать параллельно в разных потоках, для этого есть специальные функции. dxdy.ru