让R：对于对称密集矩阵乘法，任何比“tcrossprod”更快的R函数？
x = matrix(rnorm(1000000), nrow = 5000)
我想计算矩阵乘法，其转：x %*% t(x)。
谷歌搜索后，我发现上面做的可能更快的方法是
tcrossprod(x)
而且所用的时间是
user system elapsed
2.975 0.000 2.960
是否有任何其他R-功能，可以做任务的速度比以上功能？
不，在R级这已经是最快的了。但在内部它称为3级BLAS例程dsyrk。所以如果你能有一个高性能的BLAS库，这将会快得多。尝试连接OpenBLAS您R.
链接一个BLAS库不需要重建R.你可能对我的问题linking R to BLAS library读的概述，其中包含几个环节向您展示如何设置别名，然后不同的BLAS之间切换机器上的库。
或者，您可以阅读我非常长的问题并回答Without root access, run R with tuned BLAS when it is linked with reference BLAS，它提供了各种方法来使用外部BLAS库，即使R链接到引用BLAS库。
作为一个侧面说明，对于尺寸m * n矩阵，dsyrk有FLOP计数n * m^2。 （注意，这是tcrossprod计算成本。对于crossprod是m * n^2。）
你有m = 5000和n = 200和计算需要2.96s。因此，计算速度为：(200 * 5000^2/2.96) * 1e-9 = 1.68 GFLOPs。那么，这是一个普通的性能水平，所以目前你肯定使用了参考BLAS。使用OpenBLAS时，性能可能会达到10 GFLOPs或更高，具体取决于您的CPU。祝你好运！
好的。感谢您的信息。 – Janak
你有没有像你的例子中的所有双打？我很少有这样的矩阵，没有零点或整数。时间显着增加与您显示的格式。 –
@PierreLafortune。我正在处理的实际矩阵是由整数和分数组成的。输出矩阵是一个协方差矩阵。 – Janak
@ZheyuanLi我想用r函数“eigen”来计算特征值和向量。 – Janak