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ジェネレータ式（内包表記）で書かれたプログラムがあったのだけど，説明はあるものの，読んだだけでは何をするプログラムかちょっとわかりにくかった。
Julia では，「ベクトル化関数をつかうよりむしろループを書け」という人もいるようなのだけど，ちょっと確かめてみようと思った次第である。

1.　紹介されていたプログラム

プログラム中の numerator は上式の分子，すなわち a の各項の指数をとったもの，sum_exp_a はその総和，最後に y は numerator の各項を sum_exp_a で割ったものを返すということで，素直といえば素直なのだけど，ループをジェネレータ式で書いているということ。 その割には，総和は reduce で計算したりしている（reduce は　for ループで書いてもほとんど同じパフォーマンスであった）。

  function func(a)
      len_a = length(a)                               # S01
      numerator = [exp(a[i]) for i=1:len_a]           # S02
      sum_exp_a = reduce(+, numerator)                # S03
      y = [numerator[i] / sum_exp_a for i=1:len_a]    # S04
      return y
  end

  func (generic function with 1 method)

2.　実行速度を計測する

第一引数は実行速度を計算される関数の名前である。

  function test(FUNC, a, n=100)
      for i = 1:n
          FUNC(a)
      end
  end

  test (generic function with 2 methods)

2.1.　ジェネレータ式を使って書かれたプログラム

  a = randn(10000000);
  @time test(func, a)

   14.059123 seconds (163.74 k allocations: 14.910 GiB, 3.66% gc time, 0.63% compilation time)

2.2.　ベクトル化した関数を使って書かれたプログラム

sum_exp_a は sum() で求め，numerator の各項を ./ で割り算する。
関数が何をしているかは，Julia プログラムになれているとすぐに理解できる。

  function func2(a)
      numerator = exp.(a)            # S02
      numerator ./ sum(numerator)    # S04
  end
  
  @time test(func2, a)

   12.133699 seconds (32.60 k allocations: 14.903 GiB, 4.31% gc time, 0.37% compilation time)

2.3.　for ループを使って書かれたプログラム

  function func3(a)
      numerator = similar(a)
      len_a = length(a)                # S01
      sum_exp_a = 0
      for i = 1:len_a
          numerator[i] = exp(a[i])     # S02
          sum_exp_a += numerator[i]    # S03
      end
      for i = 1:len_a
          numerator[i] /= sum_exp_a    # S04
      end
      numerator
  end
  
  @time test(func3, a)

   15.028953 seconds (23.41 k allocations: 7.452 GiB, 1.82% gc time, 0.16% compilation time)

2.4.　for ループを使って書かれたプログラム　その 2

  function func4!(a)
      len_a = length(a)        # S01
      sum_exp_a = 0
      for i = 1:len_a
          a[i] = exp(a[i])     # S02
          sum_exp_a += a[i]    # S03
      end
      for i = 1:len_a
          a[i] /= sum_exp_a    # S04
      end
  end
  
  @time test(func4!, a)

   14.219583 seconds (22.84 k allocations: 1.357 MiB, 0.16% compilation time)

3.　実行速度のまとめ

• 一番早いのは，関数（ベクトル化した関数）を使うプログラムである。ジェネレータ式を使って書かれたプログラムより 1.1 倍ほど速い。プログラムが，何をやっているかもすぐわかるし，短いし。
• for ループを使って書かれたプログラムはジェネレータ式を使ったプログラムとほぼ同じである（ジェネレータ式は結局は for ループと同じなので当たり前といえば当たり前。いずれも，わかりにくい！！！

結論：いつでもそうではないかも知れないが，関数（ベクトル化した関数）を使うべし？かな？？？

4.　最後に

アルゴリズム，計算順序の違いで，誤差範囲の違いは生じる。
まあ，計算誤差の範囲内で，どの関数も同じ結果を返すということがわかった。

  a = randn(10000000)
  result = func(a)
  result2 = func2(a)
  result3 = func3(a)
  x = copy(a)
  func4!(x)
  println(all(abs.(result .- result2) .< eps()))
  println(all(abs.(result .- result3) .< eps()))
  println(all(abs.(result .- x) .< eps()))

  true
  true
  true

  println(eps())

  2.220446049250313e-16