問題タブ [gmpy]

Numpy 行列で多精度 Rational(mpfr) オブジェクトを使用しています。

しかし、行列の逆数を計算すると、精度が失われます。

では、mpfr の精度を維持するにはどうすればよいでしょうか。どんな提案でも大歓迎です！

I tried to install gmpy2 on my python distribution (Anaconda 64bit) and I did this by downloading the precompiled .PYD file from http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs and put the file in the site-packages folder (I tried this with both the 32 bit and 64 bit versions). However when I ran it and tried to import gmpy2 it gave the following error: DLL load failed: %1 is not a valid Win32 application. I do not know how to fix this as everything I am using is 64 bit. I have looked at some of the other answers on this site but none of them seem to help. Does anyone know what I might try to do?

Numpy は効率的な数値配列のライブラリです。

mpmath は、gmpy によってサポートされている場合、効率的な多倍数のライブラリです。

それらを効率的にまとめるにはどうすればよいですか？それとも、Numpy 配列と mpmath 番号を使用するだけですでに効率的ですか?

「ネイティブ フロートと同じくらい効率的」を要求するのは意味がありませんが、同等の C コード (または、それが失敗した場合は Java/C# コード) の効率に近づけるように要求することはできます。__add__特に、多倍長数の効率的な配列は、ベクトル化された操作を実行でき、Global Interpreter で 100 万回検索する必要がないことを意味します。

編集：親しい有権者へ：私の質問は、それらをまとめる効率的な方法についてです。可能な重複の答えは、単純なアプローチが効率的ではないことを具体的に指摘しています。

dtype=object の numpy 配列を使用すると、少し誤解を招く可能性があります。これは、標準の dtypes を使用した操作を超高速にする強力な numpy 機構が、デフォルト オブジェクトの python オペレーターによって処理されるようになったためです。つまり、速度が低下します。もう

大きな行列の (フィールド F_q 内の) 縮小された行階層形式を見つけたいと考えています。次のコードを試しました。gmpy2 ライブラリを使用して高速化しましたが、プログラムはまだメモリ不足でした。入力行列が非常に大きく (100 x 2^15)、p も非常に大きい (|p|=256 ビット) ためです。誰かがこのアルゴリズムの複雑さを軽減する方法を提案できますか?

ありがとうございました

MPZ を使用して数値の基数を変更しようとしていますが、しようmpz(16[, base=16])とすると無効な構文エラーが発生します。

を使用するmpz(0x16)と、10 進数 ( ) が返されます22。MPZタイプを別のベースに格納することはできますか?

emax=3の指数 ( , emin=-4) に3 ビットを使用して、精度 4 (つまり、IEEE 仮数幅 3) で単純な浮動小数点加算 x+y を実行すると、結果が になるはずのときにx = mpfr('0.75')誤っy = mpfr('0.03125')て返されます。は、この縮小精度形式の非正規数であることに注意してください。mpfr('0.75')mpfr('0.8125')0.3125

編集：リンクから抽出され、将来の参照用に含まれる端末の相互作用。