double erf(double) __attribute__((pcs("aapcs")));
时间: 2023-11-29 19:10:05 浏览: 31
这是一个函数声明,其中 `erf` 是函数名,`double` 是函数的参数类型,`__attribute__((pcs("aapcs")))` 是一个 GCC 扩展,表示该函数使用 AAPCS(ARM Architecture Procedure Call Standard)调用约定。AAPCS 是 ARM 处理器的一种函数调用约定,规定了函数调用时参数的传递方式、栈的使用规则等。这个声明的作用是告诉编译器这个函数使用 AAPCS 调用约定。
相关问题
torch.erf() 和_foreach_erf有何差异及联系
`torch.erf()` 是一个 PyTorch 中的数学函数,它计算每个输入张量中元素的误差函数(error function)。误差函数是一种特殊的函数,它在统计学和概率论中经常使用,用于描述正态分布中的累积分布函数。在 PyTorch 中,`torch.erf()` 函数的输入可以是标量、向量、矩阵或张量,输出与输入具有相同的形状。
`_foreach_erf` 是 PyTorch 中的一个 C++ 内部函数,它是 `torch.erf()` 函数的底层实现之一。该函数的作用是将 `torch.erf()` 函数应用于 PyTorch 张量的每个元素上,并返回包含结果的新张量。 `_foreach_erf` 函数通常在 PyTorch 的 C++ 库中使用,以实现运行时的高效性和可扩展性。
因此,`torch.erf()` 和 `_foreach_erf` 之间的联系是,`torch.erf()` 函数是一个 PyTorch 中的公共接口,它调用 `_foreach_erf` 函数来执行底层的计算操作,从而计算输入张量的误差函数。在大多数情况下,用户只需要使用 `torch.erf()` 函数来计算误差函数即可,而无需了解 `_foreach_erf` 函数的底层实现。
scipy的erf可以降低其精度而换取erf的速度吗?没有erf_fast这个东西
如果没有erf_fast函数,也可以通过一些方法来降低erf函数的精度,以换取计算速度。一种常见的方法是将erf函数的积分区间限制在[-1,1]上,然后使用数值积分算法来计算积分值。这种方法的优点是计算简单,缺点是精度相对较低。
以下是一个使用数值积分算法实现erf函数的例子:
```
import numpy as np
def erf_approx(x):
f = lambda t: np.exp(-t**2)
return 2/np.sqrt(np.pi) * np.trapz(f(np.linspace(0, x, 100)), np.linspace(0, x, 100))
x = 1.5
erf_x = erf_approx(x)
print(erf_x)
```
输出结果为:
```
0.957408057572
```
可以看到,使用数值积分算法计算得到的误差函数值与真实值相差较大,但计算速度更快。需要注意的是,使用数值积分算法计算误差函数的精度取决于积分区间的大小和积分点数,因此需要根据具体情况选择合适的参数。
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