编译语言的 ODE - 基准测试

当你编译并加载以前三个示例中的代码（编译语言中的 ODE - R 中的定义，编译语言中的 ODE - C 中的定义和编译语言中的 ODE - fortran 中的定义）时，你可以运行基准测试。

library(microbenchmark)

R <- function(){
  out <- ode(y = yini, times = times, func = caraxis_R,
             parms = parameter)
}

C <- function(){
  out <- ode(y = yini, times = times, func = "caraxis_C",
             initfunc = "init_C", parms = parameter,
             dllname = dllname_C)
}

fortran <- function(){
  out <- ode(y = yini, times = times, func = "caraxis_fortran",
             initfunc = "init_fortran", parms = parameter, 
             dllname = dllname_fortran)
}

检查结果是否相等：

all.equal(tail(R()), tail(fortran()))
all.equal(R()[,2], fortran()[,2])
all.equal(R()[,2], C()[,2])

制定基准（注意：在你的机器上，时间当然是不同的）：

bench <- microbenchmark::microbenchmark(
  R(), 
  fortran(),
  C(),
  times = 1000
)

summary(bench)

     expr         min        lq       mean     median         uq        max neval cld
      R()   31508.928 33651.541 36747.8733 36062.2475 37546.8025 132996.564  1000   b
fortran()     570.674   596.700   686.1084   637.4605   730.1775   4256.555  1000  a 
      C()     562.163   590.377   673.6124   625.0700   723.8460   5914.347  1000  a 

我们清楚地看到，R 与 C 和 fortran 中的定义形成鲜明对比。对于大型模型，用编译语言翻译问题是值得的。包 cOde 是将 ODE 从 R 转换为 C 的一种可能性。