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prometeo的LAparser用自然数学表达式书写线性代数代码【免费下载链接】prometeoAn experimental Python-to-C transpiler and domain specific language for embedded high-performance computing项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prometeoprometeo 是一个面向嵌入式高性能计算HPC的实验性 Python 转译器而 LAparser 是其中最让人惊喜的模块之一它让你用接近教科书公式的自然数学表达式直接书写线性代数代码再由编译器自动翻译成高效的 C 代码。换句话说你不再需要把矩阵乘法、转置、求解线性方程组拆成一个个底层函数调用写出来的代码几乎和论文里的公式一模一样。本文会用最少的代码带你快速看懂 LAparser 的用法、原理和一个真实案例。为什么要用 LAparser 书写线性代数代码在嵌入式控制、机器人、自动驾驶等场景中矩阵运算是家常便饭加法、乘法、转置、求解线性方程组……在 prometeo 中这些操作原本需要写成 pmat 函数调用例如矩阵乘加要写pmt_gemm_nn(...)、转置要写pmat_tran(...)、求解线性系统要写pmt_getrsm(...)。公式越长这种函数嵌套式的写法就越难读、越容易出错。LAparser 的使命就是填平数学语言与代码语言之间的鸿沟你只需写下C A - A.T \ (B * D).T这样的自然数学表达式剩下的交给解析器。LAparser 支持哪些数学运算LAparser 的语法非常贴近 MATLAB / NumPy 的习惯下面是最常用的运算符对照表运算符数学含义生成的底层 C 函数矩阵加法_c_pmt_gead(1.0, ...)-矩阵减法_c_pmt_gead(-1.0, ...)*矩阵乘法_c_pmt_gemm_nn(...).矩阵转置如A.T_c_pmt_pmat_tran(...)\求解线性方程组_c_pmt_getrsm(...)矩阵赋值_c_pmt_pmat_copy(...)表达式支持括号嵌套、数组元素引用如b[i]并且带有类型检查只有矩阵pmat类型才能参与这些运算写错类型会抛出TypeError并给出清晰的错误提示比如Unsupported operation或Left side tag does not match。pparse 用法一行调用即可解析表达式在 prometeo 代码中只需要用pparse(...)包裹住表达式字符串即可语法与普通 Python 函数调用完全一致。下面是最简单的入门示例来自 examples/laparser/laparser.pyfrom prometeo import * nx: dims 2 def main() - int: A: pmat pmat(nx, nx) # ... 填充 A、B、D 矩阵 ... pparse(C A - A.T \ (B * D).T) pmat_print(C)把表达式写成字符串交给pparseprometeo 在转译阶段会先收集当前作用域内所有变量的类型信息写入current_typed_record.json等临时文件再调用 LAparser 完成解析最终在生成的 C 代码中原地展开成一系列 BLASFEO 高性能函数调用。整个过程对用户是透明的你只管写公式。真实案例一行写完离散代数黎卡提方程黎卡提方程Riccati equation是模型预测控制MPC和最优控制里的核心计算公式长、嵌套深用传统函数调用写法非常痛苦。在 examples/riccati_example/riccati_compact.py 中这段离散代数黎卡提方程被压缩成了一行与教科书几乎一致的代码pparse(Pk Qk Ak.T * Pk * Ak - (Ak.T * Pk * Bk) * ((Rk Bk.T * Pk * Bk) \ (Bk.T * Pk * Ak)))对比之下同目录下的 riccati.py 用纯函数调用实现同样的迭代因子分解需要pmt_gemm_nn、pmt_gemm_nt、pmt_gemm_tn、pmt_potrf等一大堆底层调用。谁更易读、更不易出错一目了然。这就是 LAparser 的核心价值把算法从翻译成机器操作中解放出来让人专注于数学本身。LAparser 的工作原理LAparser 位于 prometeo/laparser/laparser.py它是基于pyparsing构建的表达式解析器最初改编自 Mike Ellis 2005 年发布的线性代数解析器。工作流程大致分为三步文法定义用pyparsing定义整数、浮点数、标识符、运算符的语法规则并支持括号嵌套与数组下标。生成表达式栈解析成功后操作数与运算符被压入一个表达式栈再通过递归求值根据操作数类型pmat矩阵选择对应的 BLASFEO C 函数。输出 C 代码最终拼装出完整的 C 赋值语句由 prometeo 的代码生成器写入输出文件。prometeo 本身会先把 Python 源码解析成抽象语法树AST再逐节点转译成 C下面这张图展示了 prometeo 眼中的 Python 代码结构pparse正是在函数调用节点visit_Call中被特殊处理的见 prometeo/cgen/code_gen_c.py 中pparse相关分支。如果你对解析器的完整实现感兴趣仓库里还保留了一个功能更丰富的实验版本 experimental/laparser/laparser.py其中包含完整的测试用例可以直观看到各种表达式对应的 C 代码输出。性能表现如何LAparser 生成的表达式最终会被展开为 BLASFEO 库的高性能调用因此性能与手写的高性能 C 代码相当。下图是 Riccati 因子分解的基准测试对比见 benchmarks/riccati_benchmark.png可以看到 prometeo 生成代码的性能不仅远超 NumPy 和 Julia 的通用实现也接近手写优化的 C 代码——而手写 C 代码的可读性和可维护性显然无法与一行数学表达式相比。快速上手与延伸阅读如果你想亲自体验可以克隆项目并运行示例git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prometeo cd prometeo pip install -e . pmt examples/laparser/laparser.py --cgenTrue更多相关资料解析器本体prometeo/laparser/laparser.py代码生成器中的pparse处理prometeo/cgen/code_gen_c.py入门示例examples/laparser/laparser.py黎卡提方程实战examples/riccati_example/riccati_compact.py实验版解析器含测试用例experimental/laparser/laparser.py语法文档docs/source/python_syntax/python_syntax.rst小结LAparser 是 prometeo 中降低心智负担的典范设计它把线性代数代码从繁琐的底层函数调用中解放出来让你用自然数学表达式书写、阅读和验证算法同时无损地获得接近手写 C 的高性能。如果你正在做嵌入式控制或数值计算这绝对是一个值得一试的利器。【免费下载链接】prometeoAn experimental Python-to-C transpiler and domain specific language for embedded high-performance computing项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prometeo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 prometeo的LAparser：用自然数学表达式书写线性代数代码
prometeo的LAparser用自然数学表达式书写线性代数代码【免费下载链接】prometeoAn experimental Python-to-C transpiler and domain specific language for embedded high-performance computing项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prometeoprometeo 是一个面向嵌入式高性能计算HPC的实验性 Python 转译器而 LAparser 是其中最让人惊喜的模块之一它让你用接近教科书公式的自然数学表达式直接书写线性代数代码再由编译器自动翻译成高效的 C 代码。换句话说你不再需要把矩阵乘法、转置、求解线性方程组拆成一个个底层函数调用写出来的代码几乎和论文里的公式一模一样。本文会用最少的代码带你快速看懂 LAparser 的用法、原理和一个真实案例。为什么要用 LAparser 书写线性代数代码在嵌入式控制、机器人、自动驾驶等场景中矩阵运算是家常便饭加法、乘法、转置、求解线性方程组……在 prometeo 中这些操作原本需要写成 pmat 函数调用例如矩阵乘加要写pmt_gemm_nn(...)、转置要写pmat_tran(...)、求解线性系统要写pmt_getrsm(...)。公式越长这种函数嵌套式的写法就越难读、越容易出错。LAparser 的使命就是填平数学语言与代码语言之间的鸿沟你只需写下C A - A.T \ (B * D).T这样的自然数学表达式剩下的交给解析器。LAparser 支持哪些数学运算LAparser 的语法非常贴近 MATLAB / NumPy 的习惯下面是最常用的运算符对照表运算符数学含义生成的底层 C 函数矩阵加法_c_pmt_gead(1.0, ...)-矩阵减法_c_pmt_gead(-1.0, ...)*矩阵乘法_c_pmt_gemm_nn(...).矩阵转置如A.T_c_pmt_pmat_tran(...)\求解线性方程组_c_pmt_getrsm(...)矩阵赋值_c_pmt_pmat_copy(...)表达式支持括号嵌套、数组元素引用如b[i]并且带有类型检查只有矩阵pmat类型才能参与这些运算写错类型会抛出TypeError并给出清晰的错误提示比如Unsupported operation或Left side tag does not match。pparse 用法一行调用即可解析表达式在 prometeo 代码中只需要用pparse(...)包裹住表达式字符串即可语法与普通 Python 函数调用完全一致。下面是最简单的入门示例来自 examples/laparser/laparser.pyfrom prometeo import * nx: dims 2 def main() - int: A: pmat pmat(nx, nx) # ... 填充 A、B、D 矩阵 ... pparse(C A - A.T \ (B * D).T) pmat_print(C)把表达式写成字符串交给pparseprometeo 在转译阶段会先收集当前作用域内所有变量的类型信息写入current_typed_record.json等临时文件再调用 LAparser 完成解析最终在生成的 C 代码中原地展开成一系列 BLASFEO 高性能函数调用。整个过程对用户是透明的你只管写公式。真实案例一行写完离散代数黎卡提方程黎卡提方程Riccati equation是模型预测控制MPC和最优控制里的核心计算公式长、嵌套深用传统函数调用写法非常痛苦。在 examples/riccati_example/riccati_compact.py 中这段离散代数黎卡提方程被压缩成了一行与教科书几乎一致的代码pparse(Pk Qk Ak.T * Pk * Ak - (Ak.T * Pk * Bk) * ((Rk Bk.T * Pk * Bk) \ (Bk.T * Pk * Ak)))对比之下同目录下的 riccati.py 用纯函数调用实现同样的迭代因子分解需要pmt_gemm_nn、pmt_gemm_nt、pmt_gemm_tn、pmt_potrf等一大堆底层调用。谁更易读、更不易出错一目了然。这就是 LAparser 的核心价值把算法从翻译成机器操作中解放出来让人专注于数学本身。LAparser 的工作原理LAparser 位于 prometeo/laparser/laparser.py它是基于pyparsing构建的表达式解析器最初改编自 Mike Ellis 2005 年发布的线性代数解析器。工作流程大致分为三步文法定义用pyparsing定义整数、浮点数、标识符、运算符的语法规则并支持括号嵌套与数组下标。生成表达式栈解析成功后操作数与运算符被压入一个表达式栈再通过递归求值根据操作数类型pmat矩阵选择对应的 BLASFEO C 函数。输出 C 代码最终拼装出完整的 C 赋值语句由 prometeo 的代码生成器写入输出文件。prometeo 本身会先把 Python 源码解析成抽象语法树AST再逐节点转译成 C下面这张图展示了 prometeo 眼中的 Python 代码结构pparse正是在函数调用节点visit_Call中被特殊处理的见 prometeo/cgen/code_gen_c.py 中pparse相关分支。如果你对解析器的完整实现感兴趣仓库里还保留了一个功能更丰富的实验版本 experimental/laparser/laparser.py其中包含完整的测试用例可以直观看到各种表达式对应的 C 代码输出。性能表现如何LAparser 生成的表达式最终会被展开为 BLASFEO 库的高性能调用因此性能与手写的高性能 C 代码相当。下图是 Riccati 因子分解的基准测试对比见 benchmarks/riccati_benchmark.png可以看到 prometeo 生成代码的性能不仅远超 NumPy 和 Julia 的通用实现也接近手写优化的 C 代码——而手写 C 代码的可读性和可维护性显然无法与一行数学表达式相比。快速上手与延伸阅读如果你想亲自体验可以克隆项目并运行示例git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prometeo cd prometeo pip install -e . pmt examples/laparser/laparser.py --cgenTrue更多相关资料解析器本体prometeo/laparser/laparser.py代码生成器中的pparse处理prometeo/cgen/code_gen_c.py入门示例examples/laparser/laparser.py黎卡提方程实战examples/riccati_example/riccati_compact.py实验版解析器含测试用例experimental/laparser/laparser.py语法文档docs/source/python_syntax/python_syntax.rst小结LAparser 是 prometeo 中降低心智负担的典范设计它把线性代数代码从繁琐的底层函数调用中解放出来让你用自然数学表达式书写、阅读和验证算法同时无损地获得接近手写 C 的高性能。如果你正在做嵌入式控制或数值计算这绝对是一个值得一试的利器。【免费下载链接】prometeoAn experimental Python-to-C transpiler and domain specific language for embedded high-performance computing项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prometeo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考