Solved Task 2c+d

Schenk_Brandenberger_S8_Aufg2.py

@@ -15,10 +15,10 @@ Example: A = np.array([[1,2,-1],[4,-2,6],[3,1,0]])
 @author: knaa
 """
 import numpy as np
+import timeit
 
+# Aufgabe 2a
 def Serie8_Aufg2(A):
-    unknown = 0
-
     
     A = np.copy(A)                       #necessary to prevent changes in the original matrix A_in
     A = A.astype('float64')              #change to float
@@ -55,7 +55,7 @@ def Serie8_Aufg2(A):
 
 
 if __name__ == '__main__':
-    # Beispiel
+    # Beispiel aus Skript
     # A = np.array([[1, 2, -1], [4, -2, 6], [3, 1, 0]])
     # b = np.array([
     #     [9],
@@ -63,7 +63,7 @@ if __name__ == '__main__':
     #     [9]
     # ])
 
-    # Example from Task 1
+    # Beispiel aus Aufgabe 1
     A = np.array([
         [1, -2, 3],
         [-5, 4, 1],
@@ -77,6 +77,7 @@ if __name__ == '__main__':
 
     [Q,R]=Serie8_Aufg2(A)
 
+    # Aufgabe 2b
     n = len(b) - 1
     QTb = Q.T @ b
     result = [0 for i in range(n+1)]
@@ -93,4 +94,27 @@ if __name__ == '__main__':
 
     print("\nQ:\n", Q)
     print("\nR:\n", R)
-    print("\Result:\n", result)
+    print("\Result:\n", result)
+
+    # Aufgabe 2c
+    t1 = timeit.repeat("Serie8_Aufg2(A)", "from __main__ import Serie8_Aufg2, A", number=100)
+    t2 = timeit.repeat("np.linalg.qr(A)", "from __main__ import np, A", number=100)
+    avg_t1 = np.average(t1) / 100
+    avg_t2 = np.average(t2) / 100
+
+    print("Geschwindigkeit mit 3x3 Matrix:")
+    print("Benötigte Zeit mit eigener Funktion:", avg_t1)
+    print("Benötigte Zeit mit Numpy:", avg_t2)
+
+    # Aufgabe 2d
+    Test = np.random.rand(100,100)
+    t1 = timeit.repeat("Serie8_Aufg2(Test)", "from __main__ import Serie8_Aufg2, Test", number=100)
+    t2 = timeit.repeat("np.linalg.qr(Test)", "from __main__ import np, Test", number=100)
+    avg_t1 = np.average(t1) / 100
+    avg_t2 = np.average(t2) / 100
+
+    print("Geschwindigkeit mit 100x100 Matrix:")
+    print("Benötigte Zeit mit eigener Funktion:", avg_t1)
+    print("Benötigte Zeit mit Numpy:", avg_t2)
+
+    # Die von Numpy zur Verfügung gestellt Funktion ist wesentlich effizienter.