我一直在研究。net反汇编和GCC源代码,但似乎在任何地方都找不到sin()和其他数学函数的实际实现…他们似乎总是在引用别的东西。
有人能帮我找到他们吗?我觉得不太可能运行C语言的所有硬件都支持三角函数,所以一定有软件算法,对吧?
我知道有几种方法可以计算函数,并且为了好玩,我写了自己的例程来使用泰勒级数计算函数。我很好奇生产语言是如何做到这一点的,因为我的所有实现总是慢几个数量级,尽管我认为我的算法非常聪明(显然不是)。
我一直在研究。net反汇编和GCC源代码,但似乎在任何地方都找不到sin()和其他数学函数的实际实现…他们似乎总是在引用别的东西。
有人能帮我找到他们吗?我觉得不太可能运行C语言的所有硬件都支持三角函数,所以一定有软件算法,对吧?
我知道有几种方法可以计算函数,并且为了好玩,我写了自己的例程来使用泰勒级数计算函数。我很好奇生产语言是如何做到这一点的,因为我的所有实现总是慢几个数量级,尽管我认为我的算法非常聪明(显然不是)。
当前回答
没有什么比点击源代码,看看人们是如何在常用的库中实际完成它的了;让我们特别看看一个C库实现。我选择了uLibC。
这是sin函数:
http://git.uclibc.org/uClibc/tree/libm/s_sin.c
看起来它处理了一些特殊情况,然后执行一些参数约简,将输入映射到范围[-pi/4,pi/4],(将参数分成两部分,一个大的部分和一个尾巴),然后调用
http://git.uclibc.org/uClibc/tree/libm/k_sin.c
然后作用于这两个部分。 如果没有尾巴,则使用13次多项式生成近似答案。 如果有尾巴,根据sin(x+y) = sin(x) + sin'(x')y的原理,你会得到一个小的修正
其他回答
无论何时这样一个函数被求值,那么在某种程度上很可能有:
内插的值表(用于快速,不准确的应用程序-例如计算机图形) 收敛于期望值的级数的计算——可能不是泰勒级数,更可能是基于像克伦肖-柯蒂斯这样的奇异正交。
如果没有硬件支持,那么编译器可能会使用后一种方法,只发出汇编代码(没有调试符号),而不是使用c库——这让您在调试器中跟踪实际代码变得很棘手。
没有什么比点击源代码,看看人们是如何在常用的库中实际完成它的了;让我们特别看看一个C库实现。我选择了uLibC。
这是sin函数:
http://git.uclibc.org/uClibc/tree/libm/s_sin.c
看起来它处理了一些特殊情况,然后执行一些参数约简,将输入映射到范围[-pi/4,pi/4],(将参数分成两部分,一个大的部分和一个尾巴),然后调用
http://git.uclibc.org/uClibc/tree/libm/k_sin.c
然后作用于这两个部分。 如果没有尾巴,则使用13次多项式生成近似答案。 如果有尾巴,根据sin(x+y) = sin(x) + sin'(x')y的原理,你会得到一个小的修正
是的,也有计算罪恶的软件算法。基本上,用数字计算机计算这些东西通常是用数值方法来完成的,比如近似表示函数的泰勒级数。
数值方法可以将函数近似到任意精度,因为浮点数的精度是有限的,所以它们非常适合这些任务。
盲汉回答的改进版代码
#define EPSILON .0000000000001
// this is smallest effective threshold, at least on my OS (WSL ubuntu 18)
// possibly because factorial part turns 0 at some point
// and it happens faster then series element turns 0;
// validation was made against sin() from <math.h>
double ft_sin(double x)
{
int k = 2;
double r = x;
double acc = 1;
double den = 1;
double num = x;
// precision drops rapidly when x is not close to 0
// so move x to 0 as close as possible
while (x > PI)
x -= PI;
while (x < -PI)
x += PI;
if (x > PI / 2)
return (ft_sin(PI - x));
if (x < -PI / 2)
return (ft_sin(-PI - x));
// not using fabs for performance reasons
while (acc > EPSILON || acc < -EPSILON)
{
num *= -x * x;
den *= k * (k + 1);
acc = num / den;
r += acc;
k += 2;
}
return (r);
}
不要用泰勒级数。切比雪夫多项式更快更准确,正如上面几个人指出的那样。下面是一个实现(最初来自ZX Spectrum ROM): https://albertveli.wordpress.com/2015/01/10/zx-sine/