剛剛接觸aauto，用矩陣乘積做一下aauto的執行速度測試。注意系統配置不同，執行結果會有差異。上**吧。
aauto**：
import time.performance
function matmul(a,n)
for(i=1;n)
for(j=1;n)
return b
}io.open()
n=400
a={}
for(i=1;n)
for(j=1;n)
a[i+n*(j-1)]=1;
tk=time.performance.tick()
b=matmul(a,n)
io.print(n++"階矩陣階數自乘耗時 "++time.performance.tick()-tk++" 毫秒")
execute("pause")
io.close()
#include#includeusing namespace std;
void matmul(double *a,int n,double *b)
{ double v(0);
for(int i=0;i
matlab**：
function b=matmul(a)
n=size(a,1);
b=zeros(n);
for i=1:n
for j=1:n
v=0;
for k=1:n
v=v+a(i,k)*a(k,j);
endb(i,j)=v;
endend
在命令視窗執行：
>> a=ones(400);tic,b=matmul(a);toc
elapsed time is 0.904675 seconds.
注：系統配置 winxp sp3，intel core2 cpu quad q8300 2.50ghz，記憶體金士頓兩條共4gb。
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