我一直在研究。net反汇编和GCC源代码，但似乎在任何地方都找不到sin()和其他数学函数的实际实现…他们似乎总是在引用别的东西。
有人能帮我找到他们吗?我觉得不太可能运行C语言的所有硬件都支持三角函数，所以一定有软件算法，对吧?
我知道有几种方法可以计算函数，并且为了好玩，我写了自己的例程来使用泰勒级数计算函数。我很好奇生产语言是如何做到这一点的，因为我的所有实现总是慢几个数量级，尽管我认为我的算法非常聪明(显然不是)。
当前回答
不要用泰勒级数。切比雪夫多项式更快更准确，正如上面几个人指出的那样。下面是一个实现(最初来自ZX Spectrum ROM): https://albertveli.wordpress.com/2015/01/10/zx-sine/
其他回答
计算正弦/余弦/正切其实很容易通过代码使用泰勒级数来实现。自己写一个只需5秒钟。
整个过程可以用这个方程来概括:
下面是我为C语言写的一些例程:
double _pow(double a, double b) {
double c = 1;
for (int i=0; i<b; i++)
c *= a;
return c;
}
double _fact(double x) {
double ret = 1;
for (int i=1; i<=x; i++)
ret *= i;
return ret;
}
double _sin(double x) {
double y = x;
double s = -1;
for (int i=3; i<=100; i+=2) {
y+=s*(_pow(x,i)/_fact(i));
s *= -1;
}
return y;
}
double _cos(double x) {
double y = 1;
double s = -1;
for (int i=2; i<=100; i+=2) {
y+=s*(_pow(x,i)/_fact(i));
s *= -1;
}
return y;
}
double _tan(double x) {
return (_sin(x)/_cos(x));
}
盲汉回答的改进版代码
#define EPSILON .0000000000001
// this is smallest effective threshold, at least on my OS (WSL ubuntu 18)
// possibly because factorial part turns 0 at some point
// and it happens faster then series element turns 0;
// validation was made against sin() from <math.h>
double ft_sin(double x)
{
int k = 2;
double r = x;
double acc = 1;
double den = 1;
double num = x;
// precision drops rapidly when x is not close to 0
// so move x to 0 as close as possible
while (x > PI)
x -= PI;
while (x < -PI)
x += PI;
if (x > PI / 2)
return (ft_sin(PI - x));
if (x < -PI / 2)
return (ft_sin(-PI - x));
// not using fabs for performance reasons
while (acc > EPSILON || acc < -EPSILON)
{
num *= -x * x;
den *= k * (k + 1);
acc = num / den;
r += acc;
k += 2;
}
return (r);
}
如果你想犯罪
__asm__ __volatile__("fsin" : "=t"(vsin) : "0"(xrads));
如果你想的话，因为
__asm__ __volatile__("fcos" : "=t"(vcos) : "0"(xrads));
如果你想要根号方根
__asm__ __volatile__("fsqrt" : "=t"(vsqrt) : "0"(value));
那么，既然机器指令可以做到，为什么还要使用不准确的代码呢?
如果您想查看这些函数在C语言中的实际GNU实现，请查看glibc的最新主干。参见GNU C库。
关于sin()， cos()，tan()这样的三角函数，在5年之后，没有提到高质量三角函数的一个重要方面:极差约简。
任何这些函数的早期步骤都是将角度(以弧度为单位)减小到2*π区间。但是π是无理数，所以像x =余数(x, 2*M_PI)这样的简单简化会引入误差，因为M_PI或机器pi是π的近似值。那么，如何求x =余数(x, 2*π)呢?
早期的库使用扩展精度或精心设计的编程来提供高质量的结果，但仍然在有限的double范围内。当请求一个较大的值，如sin(pow(2,30))时，结果是无意义的或0.0，并且可能将错误标志设置为TLOSS完全损失精度或PLOSS部分损失精度。
将大的值缩小到像-π到π这样的区间是一个具有挑战性的问题，它可以与基本三角函数(比如sin())本身的挑战相媲美。
一个好的报告是大论点的论据缩减:好到最后一位(1992)。它涵盖了这个问题很好:讨论了需要和事情是如何在各种平台(SPARC, PC, HP, 30+其他)，并提供了一个解决方案算法，为所有双从-DBL_MAX到DBL_MAX的高质量结果。
如果原始参数以度为单位，但可能值很大，则首先使用fmod()以提高精度。一个好的fmod()将不会引入任何错误，从而提供出色的范围缩小。
// sin(degrees2radians(x))
sin(degrees2radians(fmod(x, 360.0))); // -360.0 < fmod(x,360) < +360.0
各种三角恒等式和remquo()提供了更多的改进。示例:信德()
