x86_64的：是IMUL优于2x + SHL ADD 2倍快？
当在 / O2 （释放）模式，由Visual Studio（2015U2）生成的汇编看我看到，这种“手工优化”片C $ C $的c为转换回成乘积： 钙的int64_t（一的int64_t）{ 返回（一个与所述; 6;）+（一个与所述;＆下; 16） - 一个; } 大会： IMUL RDX，四字PTR [A]，1003Fh 所以我在想，如果这是真的比做得它是书面的方式更快，是这样的：
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x86汇编乘法和除法指令操作数，16位和更高
我相当困惑的乘法和除法运算在x86汇编是如何工作的。例如，code以下似乎并不因为8位交易太难了。 8位乘法： ;用户输入： ; [NUM1] 20 ; [NUM2] 15MOV AX，[NUM1]的8位移动到AL MOV BX，[NUM2];移动8位转换成BLMUL BL;产品存放在AX打印斧 但是，当你想将两个16位数字会发生什么？如何将一个乘以同样的方式两个16位的数字，因为它已经与
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为什么会出现这些错误？ （大会86）矩阵乘法
所以是另一个家庭作业的问题。但我真的以为我钉这一次..反正我得到4的错误，似乎没有任何意义，我O_O也许这只是我视而不见还是我的code可悲的借口，但是，是的。我得到这些错误 mp5.s：70：错误：OP code和操作数的组合无效 mp5.s：77：错误：OP code和操作数的组合无效 mp5.s：83：错误：OP code和操作数的组合无效 mp5.s：90：错误：OP code和操作数
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用乘法执行整数除法
看着由编译器产生x86汇编，我注意到，（无符号）整数除法有时作为整数乘法实现。这些优化似乎遵循的形式 值/ N =＆GT; （值*（（0xFFFFFFFF的/ N）+ 1））/ 0x100000000 例如，由9进行划分： 12345678/9 =（12345678 * 0x1C71C71D）/ 0x100000000 3某师会用乘法 0x55555555 + 1 ，等等。 开拓了 M
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不使用MULT或DIV MIPS的32位无符号乘法
我一直在一个程序做两个32位无符号整数乘法，而无需使用MIPS MULT（multu）或DIV（DIVU）命令。 我所要的输出看起来就像是怎么multu功能将作为64位高字/低字组合。 我已经用一个模型，其中所述乘数是产品的右手侧为这样： 为（i = 0; I＆LT; 32;我++） { 如果LSB（乘数）== 1 { LH产品+ =被乘数; } 右移产
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如何将两个四元数以最小的指令？
经过一番思考，我想出了以下code使用SSE两个四元数相乘： 的#include＆LT; pmmintrin.h＆GT; / * SSE3内部函数* // *两个四元数的乘法（X，Y，Z，W）×（A，B，C，D）* /__m128 _mm_cross4_ps（__ M128 XYZW，__m128 ABCD） { / *两个四元数的产品为：* / / *（X，Y，Z，W）=（XD + YC-
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我如何乘，只使用比特移位并加入分？
我怎么可以繁殖，只使用比特移位并加入分？ 解决方案 要乘以添加和你想通过两个权力分解号码中的一个，像这样的转变方面： 21 * 5 = 10101_2 * 101_2（初始步骤） = 10101_2 *（1 * 2 ^ 2 + 0 * 2 ^ 1 + 1 * 2 ^ 0） = 10101_2 * 2 ^ 2 + 10101_2 * 2 ^ 0
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读取任意大小的任意阵列
以下code阅读包含两个5X5阵列中两个.txt文件时，工作正常。 的#include＆LT;＆iostream的GT; ＃包括LT＆;串GT; ＃包括LT＆;＆的fstream GT; ＃包括LT＆;＆sstream GT; ＃包括LT＆;＆stdio.h中GT; ＃包括LT＆;矢量＆GT; ＃包括LT＆;＆sstream GT; 使用命名
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矩阵乘法与迭代器的依赖 - numpy的
有时回
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多维数组乘法
假设我想在PHP code进行复制矩阵乘法，那里有我的矩阵如下： $ matrix_1 =阵列（阵列（1,2），阵列（3,4）） 子阵列的数量（ 2 ）相当于在矩阵的列数，而元件的每个子阵列的数目（的 2 ）重新presents在矩阵的行数 在code将需要： 帐户不同维度的矩阵。 中确认时两个矩阵不能相乘（其中，在矩阵A的列数是不相同的矩阵B中的行数）。 可能占标量乘法，其中矩阵的每个
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蟒蛇，numpy的，einsum乘矩阵一叠
有关性能方面的原因， 我很好奇，如果有一个办法乘以堆栈矩阵的一叠。我有一个4-D阵列（500，201，2，2）。其基本的（201,2,2）500长度堆栈矩阵，其中的每一个500的，我想用einsum乘以相邻矩阵和再弄（201,2,2）矩阵。 我只是做在末尾的[2×2]矩阵的矩阵乘法。由于我的解释已经走向出轨，我将只显示我现在正在做的，也是'减少'等价和为什么它没有帮助的（因为它以相同的速度计算
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乘以Java的两个矩阵
我目前正在开发一个类来重新present矩阵，它重新presents任何一般MXN矩阵。我已经制定了加法和标量乘法，但我奋力开拓两个矩阵的乘法。矩阵的数据在双打的二维数组举行。 该方法看起来有点像这样： 公共矩阵乘法（矩阵A）{ //// code } 这将返回产品矩阵。这是在右边的乘法运算。所以，如果我叫A.multiply（B），那么它将返回矩阵AB与B上
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整数乘法里面字符串由个人的价值使用正则表达式
目前，我有以下code，它成功地返回所有在一个字符串我有present的数字。 字符串的一个例子是说：鸡蛋1个，2片腌猪肉培根，土豆3 。 模式intsOnly = Pattern.compile（“\\\\ D +”）; 匹配器匹配= intsOnly.matcher（o1.getIngredients（））; 而（matcher.find（））{ Toast
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如何在Android中计算的EditText价值？
在一个Android应用程序，我用两个的EditText 控制及其两个值相乘。 如果有一个的EditText 是空，并在第二个我把一个价值，它不能正常工作。 我该如何处理这种情况下，我有一个的EditText A 空在对方的值，并且我想乘两个值？ 解决方案 首先，你需要有对何时执行计算的触发器。说这是一个按钮，或者，甚至更好，每一次你的的EditText 变迁之一的值： 私人的Edi
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9分，而无需使用除法和乘法运算符
这个问题我试图解决这个问题，但不能得到任何办法。任何指针将AP preciated。 在做除法的定期减法的方式是不是这里的意图，利用移动运营商来完成这件事是意图巧妙的方法。 解决方案 下面是一个解决方案，通过黑客的喜悦很大程度上启发真的只使用移位： 高清divu9（N）： Q = N - （正＆GT;→3） Q = Q +（Q＆GT;＆→6） Q = Q +（Q＆
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算法通过除了模拟乘法
如何设计一个算法加入到模拟乘法。输入两个整数。它们可以是零，正或负.. 解决方案 高清乘以（A，B）： 如果（一个== 1）： 回复B ELIF（一== 0）： 返回0 elif的（一个℃，）： 返回-multiply（-A，B） 其他： 回报B +乘法（A - 1，B）
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两个数字的在6 N / 3比特的6T乘法（N / 3）Karatsuba的
两个数的乘法 X * Y ----＆GT; X =（X0 * 10 ^（N / 3）+ X1 * 10 ^（N / 3）+ X2）和y =（Y0 * 10 ^（N / 3）+ Y1 * 10 ^（N / 3）+ Y2 ） 有乘法9 10 ^ N / 3号，以便9T（N / 3），但它可以通过以下的方法减少到5。 X * Y = X * Y 0 + X1 * Y1 + X2 * Y2
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Karatsuba的算法不BigInteger的使用情况
我一直在试图用Java实现Karatsuba的算法，而无需使用的BigInteger。我的code是适用的，只有当这两个整数是相同的＆放大器;的位数相同数目。我没有得到正确的答案，但是我得到的答案这是相当接近正确的。举例来说，我得到149时，12 * 12。我想不出有什么不对我的code，因为我相信我有（按章）所做的一切都是正确的。这是我的code。 公共静态无效的主要（字串[] args）{
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分而治之矩阵乘法
我有麻烦分而治之矩阵乘法工作。据我了解，你分割大小为N×N矩阵为象限（每个象限为n / 2），然后你做的： C11 =A11⋅B11 + A12⋅B21 C12 =A11⋅B12 + A12⋅B22 C21 = A21⋅B11 + A22⋅B21 C22 = A21⋅B12 + A22⋅B22 我的输出，分而治之的是真正的大，我无法搞清楚这个问题，因为我不是很好的递归。 例如输出
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了解Schönhage-Strassen的算法（巨大的整数倍）
我要乘数1000位长整数尽可能有效地在Python。从文件中读出的数字。 我想实现的Schönhage-Strassen的算法整数乘法，但我停留在理解的定义和数学的背后，特别是快速傅立叶变换。 任何帮助理解这个算法，像一个实际的例子还是有些假code将是非常美联社preciated。 解决方案 Knuth的的 TAOCP 的描述它，并且还具有一些FFT伪$ C $中的c，可以被用于这个其他
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