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分布特性の計算の高速化

バージョン11では，広範に渡る分布特性の数値計算が拡張されている．以下のグラフは，さまざまなサンプルサイズについて計算速度を比べたものである．実験は，Intel Xeon Processor E3-1245 v2 3.40 GHzを搭載したWindows 10のシステムを使って行われた．一番下の数字は，バージョン11がバージョン10と比べてどのくらい速いかを示す．

確率密度関数についてリストがより作成しやすくなった．

In[1]:=

dist = WeibullDistribution[1, 2]; Table[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; data = RandomVariate[dist, n]]; Mean[Table[First[AbsoluteTiming[PDF[dist, data];]], {5}]] , {n, {10000, 100000, 1000000}}]

Out[168]=

離散分布の分位点の計算がより高速になった．

In[2]:=

dist = BinomialDistribution[100, 9/10.]; Table[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; data = RandomReal[1, n]]; Mean[Table[First[AbsoluteTiming[Quantile[dist, data];]], {5}]] , {n, {100, 1000, 10000}}]

Out[170]=

多変量超幾何分布の確率．

In[3]:=

Table[ Mean[Table[First[AbsoluteTiming[TimeConstrained[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; symbols = Table[Unique[a], {n}]; Probability[Min[symbols] >= 2 && Max[symbols] <= 12, symbols \[Distributed] MultivariateHypergeometricDistribution[30, RandomInteger[{20, 40}, n]]]; ], 100]]], {5}]], {n, {2, 3, 4}}]

Out[30]=