Non, je veux un type de donné qui correspond aux problèmes systèmes, c'est ensuite au compilateur de faire son boulot pour trouver la meilleur représentation machine et de faire des simplications mathématique qui rende le code plus simple. On peut imaginer des factorisations pour réduire le nombre de division et l'inverse pour augmenter le parallélisme du code. On peut encore imaginer aller plus loin avec une linéarisation des équations valides dans le range précisé et la précision voulue.
Tout cela n'est possible qu'avec range et précision absolu (ou absolu + relatif même si c'est plus chiant) et que l'on considère les équations comme avec des réels et non comme avec des nombres flottants.
math.acos( math.cos(xmin+step*i)*math.cos( t[k,0] ) pour une précision donnée se réduit à un polynôme ou presque.
[^] # Re: Liaison dynamique
Posté par Nicolas Boulay (site web personnel) . En réponse au journal Pythran 0.2 : Python peut-il être aussi rapide que du C ?. Évalué à 1. Dernière modification le 20 février 2013 à 17:28.
Non, je veux un type de donné qui correspond aux problèmes systèmes, c'est ensuite au compilateur de faire son boulot pour trouver la meilleur représentation machine et de faire des simplications mathématique qui rende le code plus simple. On peut imaginer des factorisations pour réduire le nombre de division et l'inverse pour augmenter le parallélisme du code. On peut encore imaginer aller plus loin avec une linéarisation des équations valides dans le range précisé et la précision voulue.
Tout cela n'est possible qu'avec range et précision absolu (ou absolu + relatif même si c'est plus chiant) et que l'on considère les équations comme avec des réels et non comme avec des nombres flottants.
math.acos( math.cos(xmin+step*i)*math.cos( t[k,0] ) pour une précision donnée se réduit à un polynôme ou presque.
"La première sécurité est la liberté"