🚀 go-pugleaf

On Friday, February 7, 2020 at 1:48:31 PM UTC+1, osobliwy nick wrote:
> Mam do wykonania pewną procedurę i zastanawiam się jak skonstruować algorytm, który wykonałby to najszybciej. Weźmy pewną liczbę zapisaną binarnie. Docelowo mają to być liczby 128-bitowe, ale w tym przykładzie weźmy liczbę 1011011 = 64+32*0+16+8+4*0+2+1. Interesują nas tylko bity, które mają wartość niezerową: 64+16+8+2+1. Dla tych bitów musimy policzyć następujące współczynniki:
> 
> x1=64/2^(y-1) * 1
> x2=16/2^(y-1) * 2
> x3=8/2^(y-1) * 3
> x4=2/2^(y-1) * 4
> x5=1/2^(y-1) * 8
> 
> Współczynników będzie tyle samo, co jedynek w zapisie binarnym naszej liczby. y to liczba jedynek w zapisie binarnym naszej liczby, w naszym przykładzie wynosi 5. Gdy mamy te współczynniki:
> 
> x1=4
> x2=2
> x3=2
> x4=1
> x5=1
> 
> Obliczamy liczbę:
> 
> L = (a^0*x1+a^1*x2+a^2*x3+a^3*x4+a^4*x5)*2^(y-1)
> 
> "a" może by równe jakiejś liczbie całkowitej podzielonej przez 2, na przykład: 0.5, 1.5, 2.5, -3.5 itd. Zastanawiam się jak to najszybciej wykonać. Jeśli liczba ma mieć wiele bitów np. 128, to ostatnia potęga również wynosić aż 127. Stąd niezbędny jest algorytm szybkiego potęgowania. Jednak nawet wówczas może zajść potrzeba wykonania aż 128 potęgowań. 
> 
> Czy da się te potęgowania wykonać jakoś symultanicznie? Algorytm nie musi czekać na obliczenie np. a^10, żeby móc zacząć liczyć a^11. Mógłby liczyć wszystkie potęgi na raz. Liczenie tego po kolei zajmie t1+t2+t3+...tn czasu, gdzie "ti" to czasy potęgowania kolejnych a^i. A gdyby algorytm liczył symultanicznie, to zajmie mu to co najwyżej tyle czasu ile potrzebuje dla najwyższej, ostatniej potęgi. Czy coś takiego jest możliwe? Ma to jakąś nazwę w branży?

Dużo zależy od:
1) jaka jest dziedzina (typ) liczb?
2) jakie wartości są znane w czasie kompilacji? 
3) jakie wartości są znane dopiero w czasie wykonania?
4) jaki jest rozkład prawdopodobieństwa wartości?
5) jaka jest wymagana dokładność obliczeń?
6) Jaki jest czasu wykonania poszczególnych instrukcji na Twoim sprzęcie?
7) Jaki jest czas dostępu do danych w porównaniu do czasu wykonania instrukcji?

Trzeba popróbować... 

Jeśli wartości jest mało, dokładność duża nie jest wymagana, to może 
bufor w ram z gotowymi wartościami. 

return buff[ hash( (int)(a*2) , x1 , ... , x5 ) % buff_size ] * (1<<(y-1));

Czy się opłaci zależy do odpowiedzi na punkt 6, 7 i od tego, czy uda się
dla Twoich statystycznych danych napisać funkcję hash.

A może schemat Hornera?

(w przykładzie obciąłem do x4, dla większych potęg zysk jest większy)
a^0*x1 + a^1*x2 + a^2*x3 + a^3*x4 =   //4 mnożenia, 3 dodawania, 4 potęgowania
x1 + a*x2 + a*a*x3 + a*a*a*x4 =       //6 mnożeń 3 dodawania
x1 + a*(x2+a*x3+a*a*x4) =             //4 mnożenia 3 dodawania
x1 + a*(x2 + a*(x3+a*x4) =            //3 mnożenia 3 dodawania
 
Pozdrawiam