源码网商城,靠谱的源码在线交易网站 我的订单 购物车 帮助

源码网商城

基于John Carmark密码详解

  • 时间:2022-04-03 20:09 编辑: 来源: 阅读:
  • 扫一扫,手机访问
摘要:基于John Carmark密码详解
有人在Quake III的源代码里面发现这么一段用来求平方根的代码: /*================SquareRootFloat================*/ float SquareRootFloat(float number) {     long i;     float x, y;     const float f = 1.5F;     x = number * 0.5F;     y  = number;     i  = * ( long * ) &y;     i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );  //注意这一行     y  = * ( float * ) &i;     y  = y * ( f - ( x * y * y ) );     y  = y * ( f - ( x * y * y ) );     return number * y; } x5f3759df? 这是个什么东西? 学过数值分析就知道,算法里面求平方根一般采用 的是无限逼近的方法,比如牛顿迭代法,抱歉当年我数值分析学的太烂,也讲不清楚 。简单来说比如求5的平方根,选一个猜测值比如2,那么我们可以这么算 /2 = 2.5; 2.5+2/2 = 2.25; 5/2.25 = xxx; 2.25+xxx/2 = xxxx ... 这样反复迭代下去,结果必定收敛于sqrt(5),没错,一般的求平方根都是这么算的 。而卡马克的不同之处在于,他选择了一个神秘的猜测值0x5f3759df作为起始,使得 整个逼近过程收敛速度暴涨,对于Quake III所要求的精度10的负三次方,只需要一 次迭代就能够得到结果。 好吧,如果这还不算牛b,接着看。 普渡大学的数学家Chris Lomont看了以后觉得有趣,决定要研究一下卡马克弄出来的 这个猜测值有什么奥秘。Lomont也是个牛人,在精心研究之后从理论上也推导出一个 最佳猜测值,和卡马克的数字非常接近, 0x5f37642f。卡马克真牛,他是外星人吗? 传奇并没有在这里结束。Lomont计算出结果以后非常满意,于是拿自己计算出的起始 值和卡马克的神秘数字做比赛,看看谁的数字能够更快更精确的求得平方根。结果是 卡马克赢了... 谁也不知道卡马克是怎么找到这个数字的。 最后Lomont怒了,采用暴力方法一个数字一个数字试过来,终于找到一个比卡马克数 字要好上那么一丁点的数字,虽然实际上这两个数字所产生的结果非常近似,这个暴 力得出的数字是0x5f375a86。 Lomont为此写下一篇论文,"Fast Inverse Square Root"。 [b]我把这个函数用C#就行了一下改写: [/b]
[u]复制代码[/u] 代码如下:
using System;  using System.Collections.Generic;  using System.Text;  namespace ConsoleApplication1  {      class Program      {          static void Main(string[] args)         {             Console.WriteLine("Carmark's method:");             Console.WriteLine(SquareRootFloat(3.0f).ToString());             Console.WriteLine("Use Math.Sqrt() method:");             Console.WriteLine(((float)Math.Sqrt(3.0)).ToString());             Console.Read();         }         private static float SquareRootFloat(float number)         {             long i;             float x, y;             const float f = 1.5F;             x = number * 0.5F;             y  = number;             unsafe             {                 i  = * ( long * ) &y;                 i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );  //注意这一行                 y  = * ( float * ) &i;             }             y  = y * ( f - ( x * y * y ) );             y  = y * ( f - ( x * y * y ) );             return number * y;         }     } }
 第32、33行用了两次牛顿迭代法,以达到一定的精度,当然你也可以自己控制精度,求出来的是y的平方根的倒数,所以最后返回为number*y. SquareRootFloat函数最关键的一句就是 i=0x5f3759df-(i>>1); 以下是对它的部分解释: 牛顿迭代法最关键的地方在于估计第一个近似根。如果该近似根与真根足够靠近的话,那么只需要少数几次迭代,就可以得到满意的解。 接着,我们要设法估计第一个近似根。这也是上面的函数最神奇的地方。它通过某种方法算出了一个与真根非常接近的近似根,因此它只需要使用一次迭代过程就获得了较满意的解。它是怎样做到的呢?所有的奥妙就在于这一行: i = 0x5f3759df - (i >> 1); // 计算第一个近似根 超级莫名其妙的语句,不是吗?但仔细想一下的话,还是可以理解的:float类型的数据在32位系统上是这样表示的。 bits:31 30 ... 031:符号位30-23:共8位,保存指数(E)22-0:共23位,保存尾数(M) 所以,32位的浮点数用十进制实数表示就是:M*2^E。开根然后倒数就是:M^(-1/2)*2^(-E/2)。现在就十分清晰了。语句i>>1其工作就是将指数除以2,实现2^(E/2)的部分。而前面用一个常数减去它,目的就是得到M^(1/2)同时反转所有指数的符号。
  • 全部评论(0)
联系客服
客服电话:
400-000-3129
微信版

扫一扫进微信版
返回顶部