24、计算机乘法与除法运算的原理与实现

计算机乘法与除法运算的原理与实现

1. 微指令块与操作码

在计算机的底层操作中,微指令块起着关键作用。以下是一些微指令块的示例:

{--- microinstruction block:
sab8:
;ax .- xxxx
Int, Zero, BF, Clk = 1; AX .- 0 + T1; Goto Interp. --}
org x'F7'
;F7 XX for unary operation
SHLIR1 = 1; Addr =100; fJPC .- AddrAOp.
org x' 1DO'
;F7 DO
not ax
Int, Zero, Comp, BF, Clk =1; AX .- .NOT. AX; Goto Interp.
org x'lD8'
;F7 D8
neg ax
Int, Zero, Comp, 8F, Clk, Cin = I; AX .- 0 - AX;
Goto Interp.
org x'EC'
{EC
in aI, dx
;al .- IOR[dx] }
BF = 1; Gota saec.
{--- microinstruction block:
saec:
;Input byte and wait
In, Zero, Clk = 1; lOA .- 0 + OX; fJPC .- J.1PC + 1.
Int = 1; AL .- 0 + 100L; Goto Interp. -- }
org x'EE'
{EE
out dx, al
;IOR[dx].- all
BF = I; Goto saee.
{--- microinstruction block:
saee:
;Output
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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