Производительность Matlab: сравнение медленнее, чем арифметика

А назад я дал ответ на этот вопрос.

Цель: подсчитать количество значений в этой матрице, находящихся в диапазоне [3 6]:

A = [2 3 4 5 6 7;
     7 6 5 4 3 2]

Я придумал 12 различных способов сделать это:

count = numel(A( A(:)>3 & A(:)<6 ))      %# (1)
count = length(A( A(:)>3 & A(:)<6 ))     %# (2)
count = nnz( A(:)>3 & A(:)<6 )           %# (3)
count = sum( A(:)>3 & A(:)<6 )           %# (4)

Ac = A(:);
count = numel(A( Ac>3 & Ac<6 ))          %# (5,6,7,8)
%# prevents double expansion
%# similar for length(), nnz(), sum(),
%# in the same order as (1)-(4)

count = numel(A( abs(A-(6+3)/2)<3/2 ))   %# (9,10,11,12)
%# prevents double comparison and & 
%# similar for length(), nnz(), sum()
%# in the same order as (1)-(4)

Итак, я решил узнать, что быстрее. Тестовый код:

A = randi(10, 50);
tic
for ii = 1:1e5

    %# method is inserted here

end
toc

результаты (лучшие из 5 прогонов, все в секундах):

%# ( 1): 2.981446
%# ( 2): 3.006602
%# ( 3): 3.077083
%# ( 4): 2.619057
%# ( 5): 3.011029
%# ( 6): 2.868021
%# ( 7): 3.149641
%# ( 8): 2.457988
%# ( 9): 1.675575
%# (10): 1.675384
%# (11): 2.442607
%# (12): 1.222510

Итак, кажется, что count = sum(( abs(A(:)-(6+3)/2) < (3/2) )); - самый быстрый способ перейти сюда...

Я торгую одним < с двумя делениями, добавлением и abs, а время выполнения меньше половины! У кого-нибудь есть объяснение, почему это так?

Компилятор JIT, вероятно, заменяет деления/добавления на одно значение в памяти, но все же существует abs... неверное предсказание ветки? Кажется глупым для чего-то столь же простого, как это...

Ответ 1