在优化我的代码时，我意识到以下几点:>>>fromtimeitimportTimerasT>>>T(lambda:1234567890/4.0).repeat()[0.22256922721862793,0.20560789108276367,0.20530295372009277]>>>from__future__importdivision>>>T(lambda:1234567890/4).repeat()[0.14969301223754883,0.14155197143554688,0.14141488075256348]>>>T(lambda:1234567890*0.25)
在优化我的代码时，我意识到以下几点:>>>fromtimeitimportTimerasT>>>T(lambda:1234567890/4.0).repeat()[0.22256922721862793,0.20560789108276367,0.20530295372009277]>>>from__future__importdivision>>>T(lambda:1234567890/4).repeat()[0.14969301223754883,0.14155197143554688,0.14141488075256348]>>>T(lambda:1234567890*0.25)
作为一项让自己投入的练习，我想用Delphi设计一个计算器。所以，到目前为止，加法、减法、乘法和除法都非常有效。我对平方根有疑问的唯一函数。变量被扩展了，我几乎只是从String(我使用两个EditBox)转换为FloatvarForm1:TForm1;a,b,r:Extended;procedureTForm1.SqrtClick(Sender:TObject);begina:=StrToFloat(Edit1.Text);r:=Sqrt(a);ShowMessage(FloatToStr(r));end;Delphi返回我[Error]calc.dpr(72):Missingope
我写了一段代码来执行二次方程:functionquadratic($a,$b,$c){$mb=$b-($b*2);$bs=$b*$b;$fac=($a*$c)*4;$ans1=($mb+sqrt(($bs-$fac)))/(2*$a);$ans2=($mb-sqrt(($bs-$fac)))/(2*$a);echo("Your+valueis:".$ans1."");echo("Your-valueis:".$ans2);}问题是，如果例如a=2、b=4、c=8，则两个答案都将输出为NAN。关于如何解决此问题以便获得实际数字输出的任何想法？ 最佳答案
我是Cuda的新手，我有以下功能:__global__voidsquare(float*myArrayGPU){myArrayGPU[threadIdx.x]=sqrt(threadIdx.x);}我想使用cuda数学库，我尝试了#include"math.h"但我仍然遇到错误错误:不允许从__global__函数(“square”)调用__host__函数(“__sqrt”)知道我应该包含什么库来使用sqrt吗？ 最佳答案 threadIdx.x是int类型。CUDA数学库仅针对单精度(float)和double(double)重
C++总结在代码的预处理器部分使用#pragmaintrinsic命令将大大提高大多数数学函数调用的速度。#pragmaintrinsic(sqrt,pow)以上代码允许将大多数数学函数调用直接发送到数学协处理器，而不是发送到函数堆栈。问题有没有办法在C#中做到这一点？除了重写内置函数来做类似的事情。例如，做2的幂是很常见的，所以这很合适，但这不是我想要的:publicdoublePow2(doublevalue){return(value*value);} 最佳答案 C#不需要“#pragmaintrinsic”，因为:Acces
为了向自己介绍x86内在函数(以及较小程度上的缓存友好性)，我明确矢量化了一些用于基于RBF(径向基函数)的网格变形的代码。发现vsqrtpd是主要瓶颈后，我想知道是否/如何进一步掩盖其延迟。这是标量计算内核:for(size_ti=0;inPt是目标坐标的数量，它比nCP是源坐标/位移的数量大得多。后者适合L3，因此最内层的循环总是在源点上。第一个优化步骤是同时处理4个目标点。源点数据仍然通过标量加载然后广播访问。第二步是通过阻止循环来瞄准L1，阻止i-loop在某种程度上比阻止j-loop重要得多，j-loop只带来了微小的改进。最内层循环仍在j之上以减少负载/存储。第三是加载4个
这个问题在这里已经有了答案:MethodFloatMath.sqrt()notfound(1个回答)关闭6年前。我将我的androidstudio更新到2.1.2并打开了以前的项目。现在它显示FloatMath.sqrt()已被弃用并且无法解析方法'sqrt(float)'
在过去的几周里，我想知道人们试图重新发明轮子并花费数小时编写自己的sqrt函数的意义何在。内置版本优化良好，足够精确和稳定。例如，我说的是卡马克式平方根。重点是什么？它会在近似过程中失去精度，并使用转换。英特尔风格的SSE平方根给出了精确的结果，但我的计算速度比标准SQRT慢。平均而言，上述所有技巧均被标准SQRT击败。所以我的问题是，这有什么意义？我的电脑有以下CPU:Intel(R)Core(TM)i7-6700HQCPU@2.60GHz。我得到了每种方法的以下结果(我已经根据以下有用评论的建议修复了性能测试，感谢n.m.):(请记住，如果您使用像牛顿法这样的近似值，您将失去精度，
考虑以下代码:#include#includeconstintCOUNT=100000000;intmain(){doublesum=0;for(inti=1;i它在我的电脑上运行5.5秒。但是，如果我更改sqrt进入std::sqrt,它只会运行0.7s。我知道如果我使用sqrt，我正在使用C库中的函数，如果我使用std::sqrt，我正在使用中的那个.但是没有为int定义一个,如果我改变i的类型进入double，它们将以相同的速度运行。所以编译器没有针对int进行优化.这似乎只发生在sqrt上在Windows中。那为什么是std::sqrt比sqrt快得多，而不是其他功能？为什么在
