防止gmpy2和numba等(GPU)优化方法中的大整数溢出
我正在尝试使用numba在JIT修饰(优化)的例程中使用gmpy2检查大整数是否为完美平方。这里的示例仅用于说明目的(从理论角度来看，可以不同/更好地处理此类方程或椭圆曲线)。我的代码似乎溢出，因为它产生的解决方案并不是真正的解决方案： import numpy as np from numba import jit import gmpy2 from gmpy2 import mpz, x
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Python:非常大的矩阵的简化行梯形形式(mod p)
我想找到一个大矩阵的简化的行梯形形式(在字段F_q中). 我尝试了以下代码. 尽管我使用gmpy2库加快了速度，但该程序仍然内存不足.因为我的输入矩阵非常大(100 x 2 ^ 15)，而p也非常大(| p | = 256位).有人可以建议如何降低这种算法的复杂性. 谢谢 def invmodp(a, p): return gmpy2.invert(a,p) def divi
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GMPY2未安装，找不到mpir.h
我正在尝试使用pip在我的Anaconda Python 3.5发行版上安装gmpy2.我能够完美地安装其他模块，例如primefac.当我尝试安装gmpy2时，这就是我得到的: (C:\Program Files\Anaconda3) C:\WINDOWS\system32>pip install gmpy2 Collecting gmpy2 Using cached gmpy2-2.
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PyPy是否支持gmpy2?
从讨论中看来，问题#60 和第40条，PyPy之前无法构建gmpy.我目前打算使用的只是可能的质数is_prime代码，该代码方便地位于gmpy2中.我的印象是，调用gmpy2的次数越多，表示PyPy的效率越低.当前可以使用gmpy2吗?还是我必须使用类似GMPY_CFFI的东西? 在PyPy中使用pip时出现的错误是cannot open include file 'mpir.h'
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gmpy2的pip安装
当我使用pip安装gmpy2时，我总是得到版本1.16，即gmpy而不是gmpy2. $ pip search gmpy gmpy - GMP or MPIR interface to Python 2.4+ and 3.x INSTALLED: 1.16 (latest) 是否可以通过pip直接安装gmpy2? 解决方案 我已将gm
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如何使gmpy数组操作更快?
尝试使用gmpy模块时，我在速度上遇到了麻烦. import numpy as np import gmpy2 as gm N = 1000 a = range(N) %timeit [gm.sin(x) for x in a] # 100 loops, best of 3: 7.39 ms per loop %timeit np.sin(a) # 10000 loops, best of
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如何计算浮点数的Python浮点数的根
我在Stackoverflow上找到了以下答案: https://stackoverflow.com/a/356187/1829329 但它仅适用于在第n个根中为n的整数: import gmpy2 as gmpy result = gmpy.root((1/0.213), 31.5).real print('result:', result) 导致: -------
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gmpy2 log2 16位数字后不正确
在gmpy2中使用log2()时，16位数字后似乎不准确.它似乎可以15位数字正常工作，但之后使用mpz(mpfr(2)** mpfr(x))答案不正确.我需要改变精度吗?我认为python本身最多可以精确到53位数字. 另外，gmpy2中还有一种方法可以在10和2以外的底数中使用对数运算吗?例如，以8或16为底. 解决方案 标准的Python浮点类型精确到53位，大约是16个十进制
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