問題タブ [exp]

javaでメソッドexpを作成しましたが、メソッドを処理すると常に同じ答えが得られます

私は現在、自動音声認識 (ASR) について講義を受けています。最後の講義は、ベクトル量子化 (VQ) と k 最近傍点 (kNN)、および二分木とガウス混合モデル (GMM) についてでした。

講師によると、VQ は GMM の近似値を計算するだけで、GMM の評価を高速化するために使用されます。これは、GMM で最大値を持つガウス分布を見つけ、このベクトルの値を検索することによって行われます (バイナリ ツリーとして保存された、以前に構築された辞書から)。各 GMM には約 42 のガウス分布があります。exp講師によると、e 関数 ( 、自然指数関数) の計算は計算コストがかかるため、これにより計算が高速化されるはずです。

これが（まだ）真実であるかどうかに興味があり、Pythonの実装を検索したところ、ハードウェアによって計算されることを説明するこの回答が見つかりました。exp

今日の CPU (および GPU) は複雑であり、私はそれらについて非常に限られた知識しか持っていません。exp浮動小数点数、加算、または乗算の比較などよりもはるかにコストがかかることは、依然として真実である可能性があります。

質問

• expfloat の比較、加算、乗算、および同様の基本的なコマンドと比較して、費用はどれくらいかかりますか?
• VQ が ASR で行われる理由を最終的に理解できましたか?

実験的評価

実験を開始して結果を得ようとしました。しかし、私の数値が間違っていることによる他の影響 (キャッシュ、変数の検索時間、乱数ジェネレーターの時間など) を排除することは困難です。

現在、私は

zipしかし、結果は次のようになるため、これは失敗すると思います。

プロットしたい次のデータがあるとします。

偉大な。ただし、y軸のスケーリングを変更したいです。私は私ができることを知っています

指数スケーリングにこれに相当するものはありますか?

（できることはわかってplot(exp(x))いますが、これは私が書いているかなり複雑なプロット関数の一部であり、これをオプションのパラメーターにしたいと思います。）

どんな助けでも大歓迎です！

Matlab初心者として、私はexp関数を少し試してきました。私が見つけたのは、次のことです：

望ましい（正しい）答えを生み出しました。(テスト = 445.8578)

ただし、 a を行列に置き換えると、完全に間違った結果が得られました。それで

間違った結果を生成しました (テスト = 1.0e+04 *

0.0446 0.0545 0.1808 1.0938)

私はおそらく何かを見落としていますが、どこが間違っているのかわかりません。誰でも私を啓発できますか？

CS では、HP 35 電卓をエミュレートする必要があったため、e^x の合計を調べました [この場合、'^' は「べき乗」を意味します]。式はsum n=0 to infinity ( (x^n) / (n!) )

私の実装では、最初の for ループは合計ループ:であり、2 番目の for ループは、double をオーバーフローしないよう1 + x + x^2 /2! + x^3 /3! + ...に項を個別に乗算するために使用されます。x... + (x/3) * (x/2) * (x/1) + ...

時間の複雑さに関しては、最初の for ループは必要な精度を確保するためにのみ必要ですが、2 番目の for ループは項を乗算するために使用されます。どちらのループも x のサイズに直接影響されないため、このアルゴリズムで時間の計算量を計算する方法がわかりません。n ln(n) だと思います。計算方法/このアルゴリズムの時間計算量は?

GNU Fortran から expm1 の高速な実装を呼び出す方法はありますか? 理想的には、(exp(x)-1)/x を直接計算してゼロ引数の余分なチェックを回避する関数があると便利です。expm1 の基本バージョンは特に役に立ちます。

2列のテーブルがあります：

次のように、内容が複数のシリアル列である列を追加したい:

どうやってやるの？