问题标签 [numerical-computing]

一两年前，编写数字代码以避免使用乘法和除法而是使用加法和减法是值得的。一个很好的例子是使用前向差分来评估多项式曲线，而不是直接计算多项式。

仍然是这种情况，还是现代计算机体系结构已经发展到 *,/ 不再比 +,- 慢很多倍的程度？

具体来说，我对在具有广泛板载浮点硬件的现代典型 x86 芯片上运行的编译 C/C++ 代码感兴趣，而不是试图在软件中进行 FP 的小型微型计算机。我意识到流水线和其他架构增强排除了特定的循环计数，但我仍然想获得一个有用的直觉。

我正在使用 Clojure，我需要运行一个小型模拟。我有一个长度为 n 的向量（n 通常在 10 到 100 之间），其中包含值。在每一轮模拟中（可能一共 1000 轮），向量中的一个值会随机更新。我想我可以通过使用 Java 数组并调用 aset 方法来做到这一点，但这会破坏函数式编程/不变性习语。

有没有更实用的方法来做到这一点，或者我应该只使用 Java 数组？

假设我有一系列由校验位组成的索引号。如果我有一个足够公平的样本（比如 250 个样本索引号），我是否有办法提取用于生成校验位的算法？

我认为至少应该有一种编程方法来找到一组可能的算法。

更新：索引号的长度为 8 位，包括校验位。

在我正在处理的程序中，我有 3 元素数组，我将其用作所有意图和目的的数学向量。

在编写代码的过程中，我很想Vector用简单的算术重载 ( +, -, * /) 来创建自己的类，这样我就可以简化如下语句：

在生成的代码中应该或多或少相同。但是当涉及到更复杂的事情时，这真的会严重影响我的表现吗？我的代码中的一个例子是：

手写版本：

使用Vector带有运算符重载的类：

我正在尝试优化我的代码以提高速度，因为这种代码在内部循环内运行。对这些事情使用重载的运算符会影响性能吗？我正在对一个由 n 个相互引力体组成的系统进行一些数值积分。这些向量操作非常常见，因此快速运行非常重要。

任何见解都会受到赞赏，我不知道的任何成语或技巧也是如此。

抱歉，如果愚蠢但找不到答案。

输出：
0
6.66134e-16
0.001
-1.03583e-13

尝试用MSVC9、MSVC10、Borland C++ 2010编译。最后都报了1e-13左右的错误。仅在 1000、10000 次增量中累积如此显着的错误是否正常？

我需要打印一个包含 20 个有效数字的程序的结果，但我不知道如何打印超过 15 个数字（格式长）。有什么办法可以做到这一点？

是否有可能使用一些本机 R 函数找到未定系统 Ax = b, x >= 0 的解决方案？我当然可以编写一个线性程序并使用 lpsolve，但我希望有一些原生的东西。

我正在为 C 编程语言寻找一个好的数值计算库。

类似于具有良好文档的 LAPACK 将非常有帮助。

感谢和问候，

上普尔

给定log(a)and log(b)，我想计算log(a+b)（以数值稳定的方式）。

我为此写了一个小函数：

我写了一个程序，这是迄今为止最耗时的一段代码。显然我可以尝试优化它（例如，消除递归调用）。

你知道从和计算的标准math或函数吗？numpylog(a+b)log(a)log(b)

如果没有，您是否知道为该函数制作单个 C++ 挂钩的简单方法？这不是一个复杂的函数（它使用浮点数），正如我所说，它占用了我运行时的大部分时间。

在此先感谢数值方法忍者！

我刚刚遇到了 Ruby 的 NArray 库——问这个问题时请原谅我的无知:)

与标准 Ruby Array 实现相比，使用 NArray 库有哪些优势？

我已经看到 NArray 面向数值计算，但是查看 API，看起来只有 Array 上的一些扩展面向数值 - 没有什么是你不能用 Array 做的。

1. 为什么不直接使用数组？
2. 有巨大的速度优势吗？
3. 有很大的内存优势吗？
4. 与使用常规 Ruby Array 类相比，还有什么其他优势吗？

谷歌并没有真正想出对这个问题的有用解释。

我找到的参考资料：

http://rubydoc.info/gems/narray-ruby19/0.5.9.7/NArray

http://narray.rubyforge.org/index.html.en

http://raa.ruby-lang.org/project/narray/