[問題]加速模擬時的矩陣相乘

[kolun (...)]

我有一個模型Y = BF
其中B是N x M, F是M x T的矩陣
我要透過模擬F的變化10000次再組合回去得到模擬的Y
但速度非常慢
我現在的作法是

# data
M  = 3
N     = 500
T     = 100
nSim  = 10000
B     = matrix(rnorm(N * M), nrow = N)
F     = matrix(rnorm(M * T), nrow = M)
sigma = abs(rnorm(M))

Z = array(0, dim = c(M, nSim, N, T)) # preallocate

for (m in 1:M) {
  eps = rnorm(nSim * T, 0, sigma[m]) #generate random normal
  dim(eps) = c(nSim, T)               # 變成 10000 x T
  Fsim = F[m, ] + eps
  for (n.path in 1:nSim) {
    Z[m,n.path,,] = as.matrix(B[,m]) %*% Fsim[n.path,]
  }
}

result = apply(Z, c(2,3,4), sum)

其中第一步allocation就要大概3秒 (on macbook air 2013 mid)
產生亂數的時間好像還在預期中
但是裡面這個for (npath in 1:10000) {...}的時間實在太久了
我知道我現在的作法應該是最慢的
想請教版上的各位大大有什麼方法可以提升速度呢?
謝謝各位

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.195.163.241
※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1404714852.A.D01.html
→ celestialgod:沒有詳細的設定，只能給點簡單的建議
→ celestialgod:記憶足夠下可以改成用parallel
→ celestialgod:還要更快就是寫Rcpp
→ celestialgod:另外，避免迴圈 可以減少不少的時間在複製上面
※ 編輯: kolun (123.195.163.241), 07/07/2014 18:58:29
→ kolun:我想請問像第二層迴圈這樣的運算在R裡要怎樣避免呢？
→ kolun:我試過apply但我發現沒有比較快 在matlab裡可以用bsxfun加速
→ celestialgod:我不知道如何避免第二個迴圈
→ clickhere:do.call("cbind",lapply(1:nsim,function(n.path){
→ clickhere:as.matrix(B[,m]) %*% Fsim[n.path,]}) 可取代第2層.
→ clickhere:沒必要先宣告Z.
→ Wush978:如果是linux or mac, 可以更換BLAS，矩陣乘法會快很多