请考虑C ++ std::exp库中标题cmath中定义的numerics。现在，请考虑C ++标准库的实现，比如说libstdc++。
考虑有各种算法来计算基本函数，例如计算指数函数的arithmetic-geometric mean iteration algorithm和显示here的其他三个;
如果可能的话，你能否指出libstdc++中用于计算指数函数的特定算法？
PS：我无法确定包含std :: exp实现的正确tar包还是理解相关的文件内容，我担心。
答案 0 :(得分：2)
它根本不使用任何复杂的算法。请注意，# models.py----------------------------------------------------
class Ingredient(models.Model):
name = models.CharField(unique=True, max_length=30)
alcoholic = models.BooleanField(null=False, default=True)
def __str__(self):
return self.name
class Cocktail(models.Model):
name = models.CharField(unique=True, max_length=30)
garnish = models.CharField(max_length=30)
recipe = models.ManyToManyField(Ingredient, through='IngredientAmount')
def __str__(self):
return self.name
class IngredientAmount(models.Model):
cocktail = models.ForeignKey(Cocktail, on_delete=models.CASCADE)
ingredients = models.ForeignKey(Ingredient, on_delete=models.CASCADE)
amount_in_oz = models.FloatField(null=False)
def __float__(self):
return self.amount_in_oz
# admin.py-----------------------------------------------------
class CocktailAdmin(admin.ModelAdmin):
fields = (('name', 'garnish'), )
filter_horizontal = ('recipe', ) # Ideally, this line would have allowed it.
admin.site.register(Ingredient)
admin.site.register(Cocktail, CocktailAdmin)
仅针对数量非常有限的类型定义：std::exp，float和double +任何可投放到long double的积分类型。这使得没有必要实现复杂的数学。
目前，它使用内置double，可以从the source code进行验证。这会编译为我的计算机上的__builtin_expf来电，这是来自expf的来自libm的来电。让我们看看我们在他们的source code中找到了什么。当我们搜索glibc时，我们发现这内部调用expf，这是一个依赖于系统的实现。 i686和x86_64都只包含一个__ieee754_expf，它最终为我们提供了一个实现（为简洁而简化，外观into the sources
它基本上是浮点数的3阶多项式逼近：
glibc/sysdeps/ieee754/flt-32/e_expf.c同样地，对于128位static inline uint32_t
top12 (float x)
{
return asuint (x) >> 20;
}
float
__expf (float x)
{
uint64_t ki, t;
/* double_t for better performance on targets with FLT_EVAL_METHOD==2. */
double_t kd, xd, z, r, r2, y, s;
xd = (double_t) x;
// [...] skipping fast under/overflow handling
/* x*N/Ln2 = k + r with r in [-1/2, 1/2] and int k. */
z = InvLn2N * xd;
/* Round and convert z to int, the result is in [-150*N, 128*N] and
ideally ties-to-even rule is used, otherwise the magnitude of r
can be bigger which gives larger approximation error. */
kd = roundtoint (z);
ki = converttoint (z);
r = z - kd;
/* exp(x) = 2^(k/N) * 2^(r/N) ~= s * (C0*r^3 + C1*r^2 + C2*r + 1) */
t = T[ki % N];
t += ki << (52 - EXP2F_TABLE_BITS);
s = asdouble (t);
z = C[0] * r + C[1];
r2 = r * r;
y = C[2] * r + 1;
y = z * r2 + y;
y = y * s;
return (float) y;
}
，它是order 7 approximation而long double他们使用more complicated algorithm，我无法理解现在。