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ArrayVerfahren

ArrayVerfahren bezeichnet eine Gruppe von Rechenmethoden, die auf Datenarrays basieren. Typischerweise werden Ein- oder Mehrdimensionaldatenstrukturen verwendet, und Berechnungen erfolgen als vektorisierte Operationen oder durch Broadcasting auf alle Elemente eines Arrays, statt durch explizite Schleifen über einzelne Elemente.

Zentrale Konzepte sind die Repräsentation von Daten als Arrays, elementweise oder matrixbasierte Operationen, Broadcasting, Reduktionen und

Anwendungsgebiete umfassen numerische Mathematik, Bild- und Signalverarbeitung, Simulationen, Statistik und maschinelles Lernen. Typische Operationen reichen von

Zu den Vorteilen gehören erhöhte Leistungsfähigkeit durch Hardwarebeschleunigung, kompakter Code und bessere Parallelisierbarkeit. Nachteile sind erhöhter

Historisch ist Array-Verfahren eng mit der Entwicklung der Array-Programmierung verbunden, die in APL ihren Ursprung hat

Siehe auch: Array-Programmierung, Broadcasting, Vectorisierung, Lineare Algebra.

die
Nutzung
von
Speicherhierarchie
und
paralleler
Hardware
(SIMD,
GPUs).
In
vielen
Programmiersprachen
und
-umgebungen
wird
diese
Vorgehensweise
als
Array-Programmierung
bezeichnet,
Beispiele
sind
MATLAB,
NumPy
(Python)
oder
R.
elementweisen
Rechenoperationen
über
Reduktionen
(Summe,
Maximum)
bis
zu
Matrixmultiplikationen,
Faltungen
und
Konvolutionen.
Speicherbedarf,
komplexere
Optimierungen
der
Speicherzugriffe
und
ein
Lernaufwand,
um
effektives
Vectorisieren
zu
beherrschen.
und
später
in
MATLAB,
NumPy
und
verwandten
Umgebungen
weiterentwickelt
wurde.
Der
Begriff
wird
in
der
deutschsprachigen
Fachliteratur
als
Oberbegriff
für
diese
Klasse
von
Verfahren
verwendet.