注:更正了for i in xrange(10000)行中指出的愚蠢错误import numpy as np y[i] = MLf(x[i],1)
plt.show()
但是,对于x>30,函数(MLf)的计算似乎失败这可能是由于有限的迭代次数导致级数的发散。但是,如果我增加迭代次数,它会显示一个数学范围错误。
我了解了一些逻辑电路和计算机体系结构,包括汇编指令集(如x86指令集、ARM指令集)和微体系结构(x86/ ARM ),我发现无论是英特尔处理器还是ARM处理器都只能硬性地做这四种基本的数学计算,因为英特尔/ARM处理器只有这四种基本的计算机。但是这些处理器支持更高级的数学计算,如三角函数、指数函数、幂函数以及这些函数的导数/定积分?甚至是矩阵计算?我知道这些高级数学计算可以通过软件来完成(比如Python的NumPy
我一直试图创建计算三角函数的自定义计算器。除了Chebyshev幽门分类法和/或Cordic算法外,我还使用了泰勒级数,它在小数点的几个位都是精确的。这是我为计算不需要任何模块的简单三角函数而创建的: ans = n ** 0.5 ans = sin(d) / sqrt(1 - sin(d) ** 2)
return ans