静态数学库 `static_math` 技术文档
2024-12-28 10:18:45作者:殷蕙予
本文档将详细介绍如何安装、使用以及理解 C++ 静态数学库 static_math 的 API。
1. 安装指南
static_math 是一个 C++ 库,专注于编译时数学计算。为了编译这个库,你需要一个支持 C++14 标准的编译器。以下是一些经过测试的编译器版本:
- g++ 5 或更新版本
- clang++ 4 或更新版本
- MSVC++ 19.12 (对应于 VS 2017 15.5)
对于较旧版本的 Visual Studio 2017,部分功能(如积分常数)可能不可用。
安装步骤:
- 从 GitHub 下载
static_math的源代码。 - 将源代码包含到你的项目中。
#include "path/to/static_math/constant.h"
- 确保你的编译器设置支持 C++14 或更高版本。
2. 项目使用说明
static_math 提供了一系列在编译时即可使用的数学函数和类。以下是一些基本用法:
常量使用
#include <static_math/constant.h>
constexpr auto five = constant<int, 5>{};
constexpr auto three = constant<int, 3>{};
constexpr auto result = five + three; // result 是 constant<int, 8> 的实例
用户自定义字面量
constexpr auto result = 5_c + 3_c; // result 是 constant<int, 8> 的实例
数学函数
#include <static_math/rational.h>
#include <static_math/complex.h>
constexpr auto half = rational<int, 1, 2>{};
constexpr auto pi = constant<double, 3.14159>{};
constexpr auto result = sin(pi); // 使用 std::sin 的编译时版本
3. 项目 API 使用文档
static_math 提供了以下主要类和函数:
类
constant: 一个包装std::integral_constant的模板类,支持算术、逻辑和比较运算符。rational: 表示有理数的类,支持编译时运算。complex: 表示复数的类,支持编译时运算。
函数
gcd: 计算最大公约数。sin: 计算正弦值。cos: 计算余弦值。
更多详细信息和示例,请参考库的源代码和注释。
4. 项目安装方式
本项目可通过以下方式安装:
- 直接从 GitHub 下载源代码。
- 使用包管理工具(如 CMake 或其他)进行集成。
确保你的编译器支持 C++14 标准并正确设置。
以上即为 static_math 库的安装和使用说明,希望对您有所帮助。如果您在使用过程中遇到任何问题,请随时查看源代码或创建问题报告。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
412
3.17 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146