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SPL

DADiSPの設計思想は、ユーザーがプログラミングをすることを無くし、問題解決に集中できるようにすることにあります。しかし、ユーザーがDADiSPをカスタマイズしたい、あるいは特殊な処理機能を追加したい場合があります。そのために、DADiSPは、SPLというシリーズ　プロセッシング言語を提供しています。SPLは、C/C++言語を基礎としてC/C++ライクの構文を持っています。それゆえ、SPLのルーティンは、なじみ易いものとなっています。
この分野でよく知られているMATLABと比べてみますと、MATLABは、もともとFORTRANで開発され、その後Cに書き換えられため、MATLABのプログラムは、一般的に一貫性に乏しく、FORTANとCのコーデング　スタイルを組合せたようなものになります。SPLとMATLABは、それぞれの設計思想と特徴を持っていますが、プログラムを相互にコンバートすることが、かなり簡単にできます。次に例として、台形法則による面積計算のプログラムを示します。

バーチャルシリーズマネージメント

SPLは、バーチャル　シリーズ　マネージメントと呼ぶ最適化手法を採用しています。各シリーズと配列の大きさは、使用可能なディスク容量によってのみ制限されます。シリーズの大きさが、利用可能なメモリー容量を超えると、SPLは自動的にハードディスクを使います。バーチャル　シリーズ　マネージメントは、シリーズの処理を最適化します。それゆえ、この手法は、汎用OSのページ　スワッピングより高速かつ確実に処理します。メモリー内のシリーズの大きさは調整可能で、ユーザーがシステムメモリー上の処理を最適化することを可能にします。つまり、SPLは、大量の大容量シリーズの処理に理想的に対応できます。

MATLAB M File	SPL Function
function s = traprl(f, a, b, m) % % trapezoidal rule. h = (b - a)/m; s = 0; for k=1:(m-1), 　 x = a + hk; 　 s = s + feval(f,x); end s = h(feval(f,a)+feval(f,b))/2; s = s + h*s;	traprl(f, a, b, m) { // trapezoidal rule 　h = (b - a)/m; 　 s = 0; 　for (k = 1; k < m; k++) { 　　 x = a + hk; 　　 s = s + feval(f,x); 　 } 　s = h(feval(f,a)+feval(f,b))/2; 　 s = s + h*s; 　 return(s); }

MATLAB M File

SPL Function

function s = traprl(f, a, b, m)
%
% trapezoidal rule.

h = (b - a)/m;
s = 0;

for k=1:(m-1),
　 x = a + h*k;
　 s = s + feval(f,x);
end

s = h*(feval(f,a)+feval(f,b))/2;
s = s + h*s;

traprl(f, a, b, m)
{
// trapezoidal rule

　h = (b - a)/m;
　 s = 0;

　for (k = 1; k < m; k++) {
　　 x = a + h*k;
　　 s = s + feval(f,x);
　 }

　s = h*(feval(f,a)+feval(f,b))/2;
　 s = s + h*s;
　 return(s);
}

MATLBと比べてみますと、MATLABの配列の大きさは、物理的メモリー容量で制限されています。MATLABが、OSの汎用仮想メモリー管理に依存しているためです。配列の大きさが、使用可能なメモリー容量を超えると計算はエラーとなるか、メモリーページがディスクにスワップされない限り停止します。

C/C++スタイルの構文法

SPLは、C/C++の構文法を多く借用しているので大部分のC/C++プログラムは、SPLのルーティンとして直接読み込むことができます。例えば、SPLは、次のC/C++の演算子をサポートしています。

++, --, +=, -=, /=, *= %=, ==, !=, >>, <<, >>=, <<=, ||, &&, スカラーポインター

また、次のループや反復は、C/C++と同じ動作を正確におこないます。

for, while, do while, if, else, switch, goto

配列の構成は、C/C++構文法と似ています。さらに、SPLには次のC/C++ライクのプロセッサーも含まれています。

#if, #ifdef, #elif, #endif, #include, #define, #undef

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MATLAB MファイルからSPLへのコンバート

MファイルからSPLルーティンへのコンバートが必要になった場合は、MathWorks社が提供しているMATLAB-to-C変換ユーティリティが役に立ちます。SPLは、C/C++とかなり似ているのでMファイルからSPLルーティンへのコンバートにこのユーティリティが使えます。参考のために、次にSPLとC/C++、MATLABの演算子と構文法の比較を示します

SPLとC/C++およびMATLABの演算子と構文法の比較

Operation	MATLAB	C/C++	SPL
scalar or series multiply	a .* b	a * b	a * b
scalar or series divide	a ./ b	a / b	a / b
matrix multiply	a * b	N/A	a *^ b
matrix divide	a ? b	N/A	a ?^ b
matrix transpose	a'	N/A	a'
block statement	begin, end	{}	{}
range specifier	1:10	N/A	1..10
series constructor	[1,2]	{1,2}	{1,2}
array constructor	[1,2;3,4]	{{1,2}, {3,4}}	{{1,2}, {3,4}}
array reference	a(n,m)	a[n][m]	a[n][m] a[n,m]
function call	f(x,y)	f(x,y)	f(x,y)
iteration	for n:100 end while n < 100 end	for (n=0; n <= 100; n++) while (n < 100) do { } while (n < 100)	for (n=0; n <= 100; n++) while (n < 100) do { } while (n < 100) loop (n..100)
jump statements	goto switch	goto switch	goto switch
input arg count	nargin	argc	argc
output arg count	nargout	N/A	outargc
string character	'text'	"text"	"text" 'text'
pre/postfix	N/A	a++ a-- ++a --a	a++ a-- ++a --a
multiple assign	[a,b]=f(x)	N/A	a++ a-- ++a --a
multiple return	[a,b]=f(x)	N/A	return(a,b)
assignments	a = b	a = b a += b a -= b a /= b a *= b a %= b	a = b a += b a -= b a /= b a *= b a %= b a @= b a := b
address	N/A	&a	&a
pointer reference	N/A	*a	*a
logicals	a \| b a & b	a \|\| b a && b	a \|\| b a && b
relationals	a > b a < b a >= b a <= b	a > b a < b a >= b a <= b	a > b a < b a >= b a <= b
equalities	a == b a ￣= b	a == b a != b	a == b a != b
bit operators	N/A	a << b a >> b a <<= b a >>= b	a << b a >> b a <<= b a >>= b
modulus	N/A	a % b	a % b
comment	% text	// text /* text */	// text /* text */
preprocessor	N/A	#if #ifdef #elif #endif	#if #ifdef #elif #endif
file inclusion	N/A	#include	#include
macros	N/A	#define #else #elif #endif #undef	#define #else #elif #endif #undef
ternary conditional	N/A	a ? b : c	a ? b : c