我正在使用下面的测试代码,利用ArrayFire库。
void test_seq(const array& input, array& output, const int N)
{
array test = seq(0,N-1);
output = input;
}
(for the moment `array test` has no role)
double2* test_CPU; test_CPU=(double2*)malloc(10*siz
下面是一个示例代码,其中包含来自.net核心2.2和3.1的输出。它显示了基本浮点表达式a^b的不同计算结果。
在这个例子中,我们计算出1.9的幂为3。以前的.NET框架得到了正确的结果,但是.net核心3.0和3.1得到了不同的结果。
这是一种有意的改变吗?我们如何将财务计算代码迁移到新版本,同时保证数值计算仍能产生相同的结果?(如果.NET也有一个十进制数学库,那就太好了)。
public static class Program
{
public static void Main(string[] args)
{
C
我想得到一个数字的平方根多达9个精度点,所以我做了如下的事情,但我没有得到正确的精度。这里e是大于10^9的精度,ans也是最多5个精度点。我在这里做错什么了?
#include <iostream>
using namespace std;
long double squareRoot(long double n)
{
long double x = n;
long double y = 1;
long double e = 0.00000000000001;
请解释:
我声明一个包含2个构造函数的类,如下所示:
class A {
public :
A (double x) {cout << "DOUBLE \n";}
A (float x) {cout << "FLOAT \n";}
};
然后:
A a (3.7);
这一结果以双倍为输出。我也在java上尝试过同样的结果。有人能解释原因吗?
编辑:我确实意识到double是默认的数字类型,比如3.7,我的问题是为什么,如果有一个很好的理由。
我有以下代码,变量s的输出始终为零:
double v = high; double s; double h;
if (v == 0) {
s = 0;
h = 0;
System.out.println("v and s and h is zeroo" + v + s + h);
} else {
s = (high - low) / high;
System.out.println("s is equal to" + s);
System.out.println("high is equal to
我已经在CUDA中实现了一个算法,它的运行速度似乎比单一精度快得多。
我知道在GPU中通常单精度更快。我的GPU是Nvidia Geforce GT 650米。
算法伪码如下:
for k to numIterations
for j to numRowsOfAMatrix
CUDAmemset(double arrayGPU)
CUBLASdotproduct(double arrayGPU,double arrayGPU) [using cublasDdot]
CUBLASdotproduct(double arrayGPU,doub