Actually.. my original idea is to parse matlab/r code and generate legal C++ code with this library <div><a href="http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Documentation">http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Documentation</a></div>
<div><br></div><div><a href="http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Documentation"></a>and use pypy to do some kind of type/shape inference on matrix object<br>
<br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Dec 16, 2010 at 5:21 PM, William ML Leslie <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:william.leslie.ttg@gmail.com">william.leslie.ttg@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
On 17 December 2010 09:43, René Dudfield &lt;<a href="mailto:renesd@gmail.com">renesd@gmail.com</a>&gt; wrote:<br>
&gt; [Numexpr] approach, could be applied in the pypy jit I guess.<br>
<br>
There was a lot of discussion in this direction during micronumpy<br>
experiments, but I&#39;m not sure how well ideas were documented.<br>
<br>
A similar class of optimisation is polyhedral loop refactoring;<br>
implementing it within the framework of a tracing JIT would be new and<br>
exciting research if anyone is looking for a topic.<br>
<br>
--<br>
<font color="#888888">William Leslie<br>
</font></blockquote></div><br></div>