はじめに 前回記事で実装した Differential Entropic Clustering をもう少し高速化したいなぁ,という話. tam5917.hatenablog.com 実装 やり方は簡単で,numbaをインストールして,@jit デコレータをBurg matrix divergence およびMahalanobis距離を計算する関数につけるだけ. @jit(nopython=True) def comp_burg_div(mat_x, mat_y): """Compute Burg matrix divergence.""" dim = mat_x.shape[0] mat_y_inv = LA.inv(mat_y) mat = mat_x @ mat_y_inv burg_div = np.trace(mat) - np.log(LA.det(mat)) - dim ret