在布莱恩·高夫( Brian )的“gcc的Introduction”一书的第14页,作者想要显示一个链接器错误,原因是没有向gcc提供libm库,函数sqrt的代码驻留在该库中:
$ gcc -Wall calc.c -o calc
/tmp/ccbR6Ojm.o: In function ‘main’:
/tmp/ccbR6Ojm.o(.text+0x19): undefined reference to ‘sqrt’
文件calc.c (调用sqrt函数的地方)如下:
#include <math.h>
#include <stdio.h>
int main (v
#!/usr/bin/python
import sys,math
n = input("enter a number to find the factors : ")
j,flag,b= 0l,False,0l
for b in xrange(1,n+1):
a = n + (b*b)
j = long(math.sqrt(a))
if a == j*j:
flag = True
break
if flag:
c = j+b
d = j-b
print "the first fac
下面是一个代码片段,用于计算从获取的浮点数数组中值的平方根
void sse(float* a, int N)
{
// We assume N % 4 == 0.
int nb_iters = N / 4;
__m128* ptr = (__m128*)a;
for (int i = 0; i < nb_iters; ++i, ++ptr, a += 4){
_mm_store_ps(a, _mm_sqrt_ps(*ptr));
}
}
当我整理这段代码时,我只看到使用了一个xmm (xmm0)。我认为展开循环会给编译器一个提
我正试图在我的C程序中使用dialog.h。为此,我查找了手册(man 3 dialog),并使用了他们提供的示例代码。这就是我的C程序的样子(称为main.c):
#include <dialog.h>
int main(void)
{
int status;
init_dialog(stdin, stdout);
status = dialog_yesno(
"Hello, in dialog-format",
"Hello World!",
0, 0);
end_dialog();
return s
由于某些原因,cilk_spawn不适用于x86本质。每当我试图将两者组合在同一个函数的主体中时,我就会得到一个错误。(注意,cilk_for工作得很好)。如果我删除所有SIMD指令,它会编译并运行良好。
#include <stdio.h>
#include <x86intrin.h>
#include <math.h>
#include <cilk/cilk.h>
int main()
{
int w = cilk_spawn sqrt(10);
__m128i x = _mm_set_epi64x(1, 1);
x
from math import sqrt
def fermatBook (n):
x=int(sqrt(n))
c=x**2-n
while (sqrt(c)!=int(sqrt(c))):
x=x+1
y=sqrt(c)
a=x+y
b=x-y
if a==1 or b==1:
print "The number is prime"
return a, b
错误:
Traceback (most recent call last):
File "<pyshel
(define (sum-two-sqrt a b c)
(cond ((and (<= c a) (<= c b)) sqrt-sum(a b))
((and (<= a b) (<= a c)) sqrt-sum(b c))
((and (<= b a) (<= b c)) sqrt-sum(a c))
)
)
(define (sqrt-sum x y)
(+ (* x x) (*y y))
)
(define (<= x y)
(not (>
我有一个形状为(N乘1)的1Dnumpy数组A,其中N=4000000。我需要在它的每个元素上运行一个函数(fcn)。 import bumpy as np
def fcn(a, B, c):
return a - np.sqrt(c) * B) / np.sqrt(1 - c) 由于B是(P=20的M=100),c是标量,因此函数的输出是一个大小为M×P的数组。 我尝试了不同的方法,但都很慢,例如: for a in A:
result = fcn(a, B, c)
# do something with result... 你知道如何加速它吗,例如通过多处理或任何
在我的例子中,我想模拟椭圆轴: a <- x # semi-major axis
e <- 1/sqrt(2) # eccentricity
b <- a * sqrt(1 - e^2) # semi-minor axis
c <- 6.3 # ellipse area 当我有平均偏心率(e)和不同的短轴(b)和椭圆面积(c)时,我的代码需要用999来估计平均长轴(a)。有什么想法吗?谢谢
我正在使用PyCUDA实现一个用于大学工作的密码破解程序。除了在CUDA上实现NTLM算法之外,一切似乎都正常工作。
为了测试它,我创建了一个小模块,它启动一个只有一个线程的内核,散列一个值并返回它,以便与在CPU上获得的散列进行比较。代码如下:
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy
from passlib.hash import nthash
mod = SourceModule(
"""
#
#entrada de dados
a = int(input("valor de a "))
b = int(input("valor de b "))
c = int(input("valor de c "))
#
import math
#
d =b*b - 4 * a * c
#
if d < 0:
print('nao tem raizes reais')
elif d ==0:
raiz = (-1*b + math.sqrt(d))/(2 * a)
print(&
我试图取一个关于x的函数的-1到1的定积分。该函数有变量a、b、c、d和x,我将所有这些变量定义为syms变量。我试图将a、b、c、d保留在最后的积分中,因为我稍后将对每个优化问题进行区分。下面是我的当前代码:
syms f(x);
syms a b c d;
f(x)= (exp(x)-a*(1/sqrt(2))-b*(sqrt(3/2)*x)-c((sqrt(45/8))*(x^2-(1/3)))+d((sqrt(175/8))*((x^3)-(3/5)*(x))))^2;
integral = int(f, x, [-1 1]);
disp(integral);
当我只使用变量x和y对一