パフォーマンス

高速の最新アルゴリズム

Mathematica の関数には、世界中で、またWolfram Researchで独自に開発された最新アルゴリズムが組み込まれており、必要なときに自動的に呼び出されます。

システム規模の適応型スケーラビリティ

数値的あるいはグラフィカルなアルゴリズムでは、関数を評価するために点を抽出する必要があります。抽出する点が多すぎるとパフォーマンスが犠牲になり、少なすぎると不正確な結果となります。他のほとんどのシステムとは異なり、Mathematica では計算の各段階で抽出率を関数の動作に適応させるため、指定されたアルゴリズムに対するパフォーマンスが最適化されます。

ジャストインタイムのコンパイル

Mathematica は、その内部コンパイラを適用することで数値計算の最初から最後までの合計時間が減少する場合には、計算を最適化するために自動的にコンパイラを適用します。この処理は透過的です。入力を変えずに高性能が得られます。

最適化された配列操作

処理速度およびメモリ使用量を最適化するために、疎配列、機械精度数の配列等、いろいろな配列がさまざまな方法で内部的に表現されています。あらゆる形式の配列を操作するためにさまざまな Mathematica コマンドが装備されています。

自動ベクトル化

Mathematica はただ1つの要素にだけでなくベクトル、行列、配列全体に自動的に操作を適用することで、性能と使いやすさを向上させます。

ハードウェアに最適化された数値計算性能

Mathematica は常に新しいハードウェア、OS、チップセットに対して完全実装され最初に市場に出る技術的ソフトウェアです。他のシステムに数ヶ月、あるいは数年先行することもあります。プラットフォームに最適のパフォーマンスを実現するために、ポートは個別に最適化されます。

グリッドで並列化

gridMathematica を使うと、数値計算だけでなく記号計算も並列化することができます。

• 関連：計算カーネルの拡張性

精度制御の自己チェック

Mathematica は数値計算を実行しながらその精度を検証して制御します。これにより、結果の一貫性が以前よりもずっと向上しました。入力、出力、作業精度のどれを指定しても、Mathematica は正当な精度に対応する出力を返します。

開始から終了までの時間が最短に

Mathematica は純粋に計算性能を最適化するというよりも、プロトタイプ化を使った高レベルな記号問題の指定から、シミュレーション、信頼性分析、結果の配備までのワークフローのすべての段階を統合することにより、開始から終了までの合計時間を短縮します。

記号と数値のハイブリッド

数値問題を記号的手法で前処理することにより、Mathematica は計算性能を向上させ、信頼性を高め、より広い範囲を扱うことができます。

常に最適のアルゴリズムを使用

Mathematica は常に問題に対して最適なアルゴリズムをマッチさせます。これは、Mathematica に広範なアルゴリズムが備わっているからでもあり、Mathematica がアルゴリズムの選択（計算の途中でも）を自動化、最適化しているからでもあります。システム規模のアルゴリズム自動選択機能は Mathematica 特有のもので、他のシステムで見られるスピードや信頼性の問題を引き起す主な原因を除去しています。