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  • 【转】代码优化之-优化开根(卡马克算法)

    卡马克算法 - dong - 北风寒卡马克算法 - dong - 北风寒
             最原始的版本不是求开方,而是求开方倒数,也即。为啥这样,原因有二。首先,开方倒数在实际应用中比开方更常见,例如在游戏中经常会执行向量的归一化操作,而该操作就需要用到开方倒数。另一个原因就是开方倒数的牛顿迭代没有除法操作,因而会比先前的牛顿迭代(卡马克算法 - dong - 北风寒卡马克算法 - dong - 北风寒 从Xi-1=1开始迭代)开方要快。
            卡马克算法 - dong - 北风寒  

            由这个公式我们就很清楚地明白代码y=y*(threehalfs-(x2*y*y))的含义,这其实就是执行了单次牛顿迭代。为啥只执行了单次迭代就完事了呢?因为单次迭代的精度已经达到相当高的程度。 

             为什么单次迭代就可以达到精度要求呢?根据之前的分析我们可以知道,最根本的原因就是选择的初值非常接近精确解。而估计初始解的关键就是下面这句代码:

         i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );  

        正是由于这句代码,特别是其中的“magic number”使算法的初始解非常接近精确解。具体的原理是地址强转:首先将float类型的数直接进行地址转换转成int型(代码中long在32位机器上等价于int),然后对int型的值进行一个神奇的操作,最后再进行地址转换转成float类型就是很精确的初始解。

              float型浮点数和对应的int型整数之间的关系给出一个公式:

             卡马克算法 - dong - 北风寒
         其中,Ix表示float型浮点数地址强转后的int型整数,L=2^23,x是原始的浮点数(尚未表示成float类型),B=127,卡马克算法 - dong - 北风寒是一个无穷小量。化简一下上述公式我们得到:

     

               卡马克算法 - dong - 北风寒 
            有了这个公式我们就可以推导初始解的由来了。要求卡马克算法 - dong - 北风寒,我们可以将其等价转化成卡马克算法 - dong - 北风寒,然后代入上面的公式我们就得到:卡马克算法 - dong - 北风寒

        这个公式就是神奇操作的数学表示,公式中只有卡马克算法 - dong - 北风寒是未知量,其它都已知。卡马克算法 - dong - 北风寒的值没有好的求解方法,数学家通过暴力搜索加实验的方法求得最优值为卡马克算法 - dong - 北风寒0.0450466,此时第一项就对应0x5f3759df。但是后来经过更仔细的实验,大家发现用0x5f375a86可以获得更好的精度,所以后来就改用此数。

              算法的最终目的是要对浮点数开平方,该算法性能非常高,而且精度也很高,三次迭代精度就和系统函数一样,但是速度只有系统函数sqrtf的十分之一不到,相当了得。

     

    #include "stdio.h"
    
    #include "conio.h"
    
    float Q_rsqrt( float number )
    
    {  
    
        long i;  
    
        float x2, y;  
    
        const float threehalfs = 1.5F;  
    
        x2 = number * 0.5F;  
    
        y  = number;  
    
        i  = * ( long * ) &y;  /* evil floating point bit level hacking 烦人的浮点位级处理 */
    
        i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); /* what the fuck? 0x5f3759df or 0x5f375a86 什么该死的? 卡马克算法 - dong - 北风寒*/
    
        y  = * ( float * ) &i;  /* 取长整型数i的地址,将其存储单元转换成浮点型,然后再把转换后的数取出来*/
    
        y  = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );   /* 1st iteration 第一次迭代*/   
    
        y  = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );   /*  2nd iteration, this can be removed 第二次迭代,能够移除*/ 
    
        return y;  
    
    }  
    
    int main()
    
    {
    
        float n,z=1.0;
    
        printf("请输入一个需要求其平方根的数:");
    
        scanf("%f",&n);
    
        z=Q_rsqrt(n);
    
        printf("平方根为%f
    ",1.0/z);
    
        getch(); 
    
      return 0;
    }

     举例:X=2^e(1+f)=5.125=2^2(1+0.28125)

      Ix=EL+F=L(e+B+f)=2^23(2+127+0.28125)=2^23*10000001.01001=0(符号)10000001(阶码)

    01001000000000000000000(尾数)(8388608*129.28125=1084489728)

     Ix表示浮点数的整数表示,E=e+B表示IEEE阶码值,L=表示阶码的起始位置,F=Lf表示尾数的整数表示

    卡马克算法 - dong - 北风寒=12582912*(127-0.0450466)-1/2*1084489728=1597463007-542244864=1055218143=01111101 11001010101100111011111
    y=*(float*)&i=2^(-2)*1.791805148124694824≈ 0.447951287

    y1 =y(1.5-2.5625y^2)≈ 0.441593890

    参考来源:夏风习习的博客->卡马克算法,http://blog.163.com/lxd007_2005/blog/static/405618252015112410210140/

    附:整数开根处理函数

    /**************************************************************
     * 函数名:Q_rsqrt
     * 描  述:开根号函数(整型)
     * 输  入:uint32_t radicand,被开方数
     * 输  出:uint32_t result_sqrt,开方结果
     * 说  明:返回开方后的整数结果,运行16次。
    **************************************************************/
    uint32_t Q_rsqrt(uint32_t radicand)
    {
        uint32_t i;    
        uint32_t result_sqrt;            // 开方结果
        uint32_t radicand_top,radicand_rmng;    
        if(radicand == 0)
        {
            return 0;
        }
        result_sqrt = 0;
        radicand_top = (radicand >> 30);
        radicand <<= 2;
        if(radicand_top > 1)
        {
            result_sqrt++;
            radicand_top -= result_sqrt;
        }
        for(i=15; i>0; i--)
        {
            result_sqrt <<= 1;
            radicand_top <<= 2;
            radicand_top += (radicand >> 30);
            radicand_rmng = result_sqrt;
            radicand_rmng = (radicand_rmng << 1) + 1;
            radicand <<= 2;
            if(radicand_top >= radicand_rmng)
            {
                radicand_top -= radicand_rmng;
                result_sqrt++;
            }
        }    
        return result_sqrt;
    }
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