Python3.x 如何有效地计算KernelMatrix

import numpy as np

solution_point_count = 150
impedance_datapoint_count = 134 

impedance_frequency = np.logspace(np.log10(100000), np.log10(0.0199), impedance_datapoint_count)
solution_frequency_logspace = np.logspace(np.log10(100000), np.log10(0.06), solution_point_count)
    
# Initializing zeros matrix to store results     
Z_RC = np.zeros((impedance_datapoint_count,solution_point_count))

#Constructing Debye Model for RC Kernel
#Debye Model: Z_RC = 1/(1 + iω*𝜏) where ω = 2πf and 𝜏 = RC = 1/(2πf)

for n in range(solution_point_count):
    for m in range(impedance_datapoint_count):
        Equation = 1/(1+1j*impedance frequency[m]/solution_frequency_logspace[n])
            Z_RC[m,n] = np.real(Equation) # Extracting real part only

for n in range(solution_point_count):
    for m in range(impedance_datapoint_count):
        Equation = 1/(1+1j*impedance frequency[m]/solution_frequency_logspace[n])
            Z_RC[m,n] = np.real(Equation) # Extracting real part only

Z_RC = (1 / (1 +1j * impedance_frequency[:,None] / 
    solution_frequency_logspace)).real

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