matlab sum函数代码矢量化基础 这是一个在 Julia 中提供基本 SIMD 支持的库。 VectorizationBase 的存在在很大程度上是为了满足 的代码生成的需求，优先于稳定的面向用户的 API。 因此，您可能希望在 Julia 中编写显式 SIMD 代码时考虑作为替代方案。 也就是说，当传递给用户定义的函数时， Vec和VecUnroll类型旨在尽可能地“正常工作”，因此它在实践中应该相当稳定。 代码的其他部分——例如，加载和存储向量以及stridedpointer函数——有望很快收敛，并通过利用 支持通过生态系统传播的各种AbstractArray类型，以便 VectorizationBase 可以开始提供一个稳定的、符合人体工程学的、支持良好的 API 很快。 它还提供了一些有关运行它的主机的信息，可用于自动执行特定于目标的优化。 目前，x86_64 支持在这方面是最好的，但我希望提高为其他架构提供的信息质量。 Vec是Number并且表现为单个对象； 它们恰好包含多个Float64 。 因此，在索引和缩减方面，它将表现得像一个数字而不是一个集合： julia

QuantumWalk.jl：QuantumWalk.jl：用于基于量子游走构建算法的程序包

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坐标点Matlab代码近端文件 注意 这个包是无人维护的。 不保证其可靠性。 介绍 这是 Parikh 和 Boyd 对proximal代码的 Julia 的翻译。 有关更多详细信息，请参阅下面的文档。 近端运算符 这个“库”包含 Matlab 中各种近端算子的示例实现。 这些实现旨在用于教学，而不是最高效的。 此代码与论文相关尼尔帕里克和斯蒂芬博伊德。 要求 C 函数依赖于 GNU 科学库 (GSL)。 其中一些函数还包含 OpenMP 指令来并行化一些for循环，因此使用 OpenMP 进行编译是可选的，但如果使用某些函数，速度会大大加快。 Matlab 函数prox_cvx.m需要 . 例子 通过 CVX 和此处的函数评估l1范数的近端算子： >> n = 100 ; >> lambda = 1 ; >> >> v = randn(n, 1 ); >> >> % CVX baseline >> cvx_begin quiet >> variable x(n) >> minimize(norm(x, 1 ) + ( 1 /( 2 *lambda))*sum_square(x - v

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