使用boost::multiprecision模块进行fixed_int和GMP结果比较的测试程序

最新推荐文章于 2024-08-15 10:03:16 发布
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本文介绍了如何利用C++的Boost库中的boost::multiprecision模块，编写一个测试程序来比较fixed_int类型和GMP库的大整数计算结果。通过创建类型别名，设置数值，进行转换和比较，展示了两者结果的一致性验证。

使用boost::multiprecision模块进行fixed_int和GMP结果比较的测试程序

在C++编程中，boost::multiprecision模块提供了高精度算术运算的支持。它可以用于处理超出内置整数类型范围的大整数，并提供了与GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）进行交互的功能。本文将介绍如何使用boost::multiprecision模块编写一个测试程序，用于比较fixed_int类型的算术结果与GMP结果。

首先，确保已经安装了Boost库和GMP库，并将它们的头文件路径添加到编译器的搜索路径中。然后，我们可以开始编写测试程序。

#include <iostream>
#include <boost/multiprecision/gmp.hpp>
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boost::multiprecision模块complex128相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-19 476
boost::multiprecision模块complex128相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::multiprecision模块complex128相关的测试程序 C++实现代码 #include <iostream> #include <complex> #include <boost/multiprecision/complex128.hpp> template<class Complex> void complex_num
使用boost::multiprecision模块进行高精度浮点数计算及相关测试
2301_79326510的博客
08-22 663
代码中，我们首先打印了boost版本信息，然后定义了一个mpfi_float类型的变量pi来存储常数pi，接着定义了一个区间[-1, 2]的mpfi_float类型变量x，并求出了exp(x)的值。总之，通过使用boost::multiprecision模块的mpfi类型，我们可以轻松地完成高精度浮点数的区间计算，有效地提高了编程效率和计算精度。从输出结果中可以看出，我们成功地利用了boost::multiprecision模块中的mpfi类型实现了高精度浮点数的区间运算，令人惊叹。
使用boost::multiprecision模块进行高精度计算——mpfr测试
2301_79365003的博客
08-09 716
在本文中，我们将介绍如何使用boost::multiprecision模块和mpfr库进行高精度计算。通过上面的代码示例，我们可以看到boost::multiprecision模块和mpfr库提供了非常方便实用的高精度计算功能，可以帮助我们解决很多实际问题。下面是一段完整的示例代码，演示了如何使用boost::multiprecision模块和mpfr库进行高精度计算。上述代码中，mpfr_float为boost::multiprecision模块中的浮点类型，可以指定其精度。
使用boost::multiprecision模块进行cpp_bin_float的测试
uote_e的博客
08-16 249
在上述代码中，我们使用了boost::math::constants::pi函数来获取圆周率的值并存储到cpp_bin_float_100类型的变量中，这里的100表示我们希望存储100位的二进制浮点数。boost::multiprecision模块是一个用于高精度计算的C++库，其中的cpp_bin_float类型支持任意位数的二进制浮点数运算。本文将介绍如何使用该模块进行cpp_bin_float的测试。使用boost::multiprecision模块进行cpp_bin_float的测试。
boost::multiprecision模块实现打印出所有的阶乘 这将适合一个 128 位整数相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-19 503
boost::multiprecision模块实现打印出所有的阶乘 这将适合一个 128 位整数相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::multiprecision模块实现打印出所有的阶乘 这将适合一个 128 位整数相关的测试程序 C++实现代码 #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> #include <iostream> #include <iomanip> #include <vector
boost::multiprecision模块将使用 fixed_int 的算术结果与 GMP 结果进行比较相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-19 417
boost::multiprecision模块将使用 fixed_int 的算术结果与 GMP 结果进行比较相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::multiprecision模块将使用 fixed_int 的算术结果与 GMP 结果进行比较相关的测试程序 C++实现代码 #ifdef _MSC_VER # define _SCL_SECURE_NO_WARNINGS #endif #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> i
比较 boost::multiprecision 中 fixed_int 和 GMP 的算术结果 - 测试程序
TechWhizZ的博客
08-29 179
与传统的 C++ 整数类型相比，它提供了更高的精度和更强的算术性能。”的输出，则说明 boost::multiprecision 的 fixed_int 和 GMP 计算结果一致，否则需要进一步检查代码。总之，凭借这个测试程序，我们可以轻松比较 boost::multiprecision 中 fixed_int 和 GMP 计算结果的差异，确保高精度计算的正确性。本文主要介绍一个测试程序，用来比较 boost::multiprecision 中 fixed_int 类型和 GMP 的算术结果的差异。
Boost.Multiprecision
12-03
1. **灵活性**：用户可以选择不同的底层实现，如基于内存的`cpp_int`，或是利用硬件支持的`fixed_point`（固定小数精度），甚至可以指定底层库（如GMP或MPIR）来进行大数运算。 2. **类型安全**：通过模板元编程，...
#include <iostream> #include <cmath> #include <chrono> #include <thread> #include <vector> #include <gmpxx.h> #include <fstream> #include <sstream> #include <iomanip> #include <mutex> #include <atomic> #include <sys/sysinfo.h> #include <sys/resource.h> #include <fstream> #include <unistd.h> #include <nvml.h> // NVIDIA GPU监控 std::mutex output_mutex; std::atomic<bool> stop_monitor(false); mpf_class pi_value(0, 0); // 高精度π值 std::atomic<int> iteration_count(0); // 获取CPU使用率 double get_cpu_usage() { static uint64_t last_total = 0, last_idle = 0; std::ifstream stat_file("/proc/stat"); std::string line; std::getline(stat_file, line); std::istringstream iss(line); std::string cpu; uint64_t user, nice, system, idle, iowait, irq, softirq, steal; iss >> cpu >> user >> nice >> system >> idle >> iowait >> irq >> softirq >> steal; uint64_t total = user + nice + system + irq + softirq + steal; uint64_t idle_time = idle + iowait; double usage = 0.0; if (last_total != 0) { uint64_t total_diff = total - last_total; uint64_t idle_diff = idle_time - last_idle; usage = 100.0 * (1.0 - static_cast<double>(idle_diff) / total_diff); } last_total = total; last_idle = idle_time; return usage; } // 获取内存使用率 double get_memory_usage() { struct sysinfo mem_info; sysinfo(&mem_info); double total = mem_info.totalram; double free = mem_info.freeram; return 100.0 * (1.0 - free / total); } // 获取GPU使用率 (NVIDIA) double get_gpu_usage() { nvmlReturn_t result; nvmlDevice_t device; unsigned int utilization; result = nvmlInit(); if (result != NVML_SUCCESS) return -1.0; result = nvmlDeviceGetHandleByIndex(0, &device); if (result != NVML_SUCCESS) { nvmlShutdown(); return -1.0; } result = nvmlDeviceGetUtilizationRates(device, &utilization); if (result != NVML_SUCCESS) { nvmlShutdown(); return -1.0; } nvmlShutdown(); return static_cast<double>(utilization.gpu); } // 资源监控线程函数 void monitor_resources() { while (!stop_monitor) { double cpu = get_cpu_usage(); double mem = get_memory_usage(); double gpu = get_gpu_usage(); { std::lock_guard<std::mutex> lock(output_mutex); std::cout << "\033[2K"; // 清除当前行 std::cout << "\r[资源监控] CPU: " << std::fixed << std::setprecision(1) << cpu << "% | " << "内存: " << mem << "% | " << "GPU: " << (gpu >= 0 ? std::to_string(static_cast<int>(gpu)) + "%" : "N/A"); std::cout.flush(); } std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // Chudnovsky算法计算π mpf_class chudnovsky_pi(unsigned int precision, unsigned int iterations) { mpf_set_default_prec(precision); mpf_class pi(0, precision); mpf_class sum(0, precision); mpf_class k1(13591409, precision); mpf_class k2(545140134, precision); mpf_class k3(-262537412640768000, precision); mpf_class k4(426880, precision); mpf_class k5(10005, precision); mpf_class sqrt_c(0, precision); k5 = sqrt(k5); sqrt_c = k4 * k5; mpz_class a(1); mpz_class b(1); mpz_class a_prime(1); mpz_class b_prime(1); for (unsigned int k = 0; k < iterations; k++) { mpf_class numerator(0, precision); mpf_class denominator(0, precision); if (k == 0) { a = 1; b = 1; } else { // 使用二进制分裂法优化计算 a_prime = (6*k-5)*(2*k-1)*(6*k-1); b_prime = k*k*k * k3 / 24; a *= a_prime; b *= b_prime; } numerator = k1 + k2 * k; denominator = a * b; sum += numerator / denominator; iteration_count = k + 1; // 每100次迭代显示进度 if (k % 100 == 0) { pi = sqrt_c / sum; std::lock_guard<std::mutex> lock(output_mutex); std::cout << "\n[计算进度] 迭代: " << k << "/" << iterations << " | 当前π值: " << std::setprecision(15) << pi << std::endl; } } pi = sqrt_c / sum; return pi; } int main() { const unsigned int precision = 100000; // 二进制精度位 const unsigned int iterations = 1000; // 迭代次数 std::cout << "开始计算π值 (Chudnovsky算法)..." << std::endl; std::cout << "精度: " << precision << "位 | 最大迭代: " << iterations << std::endl; // 启动资源监控线程 std::thread monitor_thread(monitor_resources); // 记录开始时间 auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 计算π值 pi_value = chudnovsky_pi(precision, iterations); // 记录结束时间 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time); // 停止监控线程 stop_monitor = true; monitor_thread.join(); // 输出最终结果 std::cout << "\n\n计算完成!" << std::endl; std::cout << "耗时: " << duration.count() / 1000.0 << " 秒" << std::endl; std::cout << "最终π值(前50位): " << std::setprecision(50) << pi_value << std::endl; return 0; } 此代码报错，修复错误 报错信息：default.cpp:6:10: fatal error: 'gmpxx.h' file not found #include <gmpxx.h> ^~~~~~~~~ 1 error generated. 输出完整代码
最新发布
07-25
由于原代码中使用了GMP和NVML，我们需要确保编译时链接这些库。 编译命令（Linux）： ```bash g++ -std=c++11 -o pi_calculator pi_calculator.cpp -lgmp -lgmpxx -lnvidia-ml -lpthread ``` 注意：如果系统没有...
使用boost::multiprecision模块进行高精度计算
2301_79366332的博客
08-17 483
C++中的boost::multiprecision模块提供了多种高精度数值类型，这篇文章将介绍如何使用其中的mpfr_float类型进行高精度计算，并附上相应的测试程序源代码。使用boost::multiprecision模块的mpfr_float类型进行高精度计算，可以方便地进行科学计算，避免了使用普通浮点数类型时可能出现的精度问题。使用mpfr_float类型时，需要指定其精度（即小数点后保留的位数）。可以直接使用类似于普通float类型的运算符进行计算。在运行程序时，需要链接mpfr库。
使用boost::multiprecision模块计算和打印出所有的阶乘
2301_79325339的博客
09-05 240
阶乘是一个常见的数学运算，表示将一个正整数乘以比它小的所有正整数的乘积。在这篇文章中，我们将使用C++编程语言和boost::multiprecision模块来实现一个程序，该程序可以计算和打印出给定范围内所有整数的阶乘。boost::multiprecision库提供了高精度数值计算的功能，可以处理大整数和浮点数运算。这是一个简单的使用boost::multiprecision库计算和打印阶乘的示例程序。编译并运行上述代码，程序将要求您输入一个正整数，并打印出从1到该整数的所有阶乘。
使用boost::multiprecision库实现伪随机数生成器
HackQuestR的博客
08-23 176
在实际的应用中，有很多种方法可以产生随机数，其中最常见的一种便是“伪随机数生成器”。伪随机数生成器的原理是通过一个确定的算法产生看似随机的数字序列，并且这个序列满足统计学上的随机性质。在上面的代码中，我们使用boost::random库中的mt19937随机数生成器对象产生随机数。本文介绍了使用boost::multiprecision库实现伪随机数生成器的方法，并给出了相应的示例代码。最后，我们在主函数中调用boost_random()函数，生成10个100位的随机数，并将其输出到控制台。
使用boost::multiprecision模块进行高精度浮点数计算
CyberNova的博客
08-25 712
在本文中，我们将会介绍如何使用cpp_bin_float_100进行高精度浮点数计算，并提供相关的测试程序。除了cpp_bin_float_100类型之外，boost::multiprecision库还提供了其他的高精度浮点数类型，如cpp_dec_float_100、cpp_complex等，它们分别用于高精度十进制浮点数和复数计算。读者可以根据自己的需要进行选择和使用。除了基本的加减乘除运算，cpp_bin_float_100类型还支持一些常用的函数，如sin、cos、tan、exp、log等。
使用boost::multiprecision模块实现导入/导出cpp_int类型的位到位无符号值的向量相关的测试程序编程
2301_79325657的博客
09-04 384
在本文中，我们将使用boost::multiprecision模块来实现将cpp_int类型的位导入到位无符号值的向量，并进行相应的测试。在本文中，我们使用boost::multiprecision模块实现了一个测试程序，用于将cpp_int类型的位导入到位无符号值的向量，并进行相应的导出。我们创建一个cpp_int类型的值，并将其导入到位无符号值的向量中。接下来，我们将定义一个函数，用于将cpp_int类型的位导入到位无符号值的向量中。最后，我们可以使用C++编译器编译并运行我们的程序。
使用boost::multiprecision模块进行高精度浮点数计算的测试程序（C/C++）
CoderHH的博客
09-03 253
模块的一小部分功能，实际上该模块还提供了许多其他的功能和特性，如高精度整数计算、高精度浮点数的三角函数、指数函数等等。使用该模块可以方便地进行精确计算，适用于需要更高精度的科学计算和数值分析问题。注意，我们可以使用字符串或直接赋值的方式来初始化高精度浮点数。方法设置默认的精度为100位，这意味着我们将使用100位的精度进行计算。通过运行上述代码，我们可以得到高精度浮点数相加的结果。模块来进行高精度浮点数计算的测试。在上述代码中，我们使用了Boost库中的。类，可以用于表示高精度的浮点数。
使用 Boost.Multiprecision 来实现高精度高斯-拉盖尔正交积分
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-19 769
使用 Boost.Multiprecision 来实现高精度高斯-拉盖尔正交积分实现功能C++实现代码 实现功能 使用 Boost.Multiprecision 来实现高精度高斯-拉盖尔正交积分 C++实现代码 #include <cmath> #include <cstdint> #include <functional> #include <iomanip> #include <iostream> #include <numeric&gt
Boost库是一个C++开源库，其中的multiprecision模块提供了支持高精度计算的数据类型
BUG？不存在的！
08-28 394
本文将介绍如何使用boost::multiprecision模块中的cpp_dec_float_100类型，并提供相关的测试程序。其中，a和b分别被赋值为123.456和0.0000123456，c被赋值为a和b的和，d被赋值为a和b的积，e被赋值为a除以b的结果。从输出结果可以看出，cpp_dec_float_100类型可以精确地进行高精度计算，并且可以支持小数点后100位的精度。接着，我们可以定义cpp_dec_float_100类型的变量，并对其进行赋值、加减乘除等操作。
【亲测免费】 Boost 多精度库（Multiprecision）教程
gitblog_00771的博客
08-15 1991
Boost 多精度库（Multiprecision）教程 1. 项目介绍 Boost 多精度库（Boost Multiprecision）是 C++ 库的一个组件，提供了一种在编程中处理具有更高范围和精度的整数、有理数、浮点数、复数以及区间类型的方法。这个库不仅包括基本数学运算，还支持超越函数和Boost Math库中的函数，允许开发者进行各种涉及大数字计算的任务。库的设计使其可以与其他内置的C+...
boost::multiprecision模块实现安全素数的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-19 456
boost::multiprecision模块实现安全素数的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::multiprecision模块实现安全素数的测试程序 C++实现代码 #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> #include <boost/multiprecision/miller_rabin.hpp> #include <iostream> #include <iomanip> int ma
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