@bhm: Na siehste, jetzt kommen wir der Sache schon näher. O:)
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@bhm: Na siehste, jetzt kommen wir der Sache schon näher. O:)
>wie soll das Multiplizieren via Addieren denn mit Floatzahlen gehen ?
Da kommen dann Mantissen und Exponenten, Normalisierungen und Exponentenangleichungen ins Spiel...
Nicht umsonst wird die Leistungsfähigkeit eines Rechners in Floating Point Operations / sec. und nicht in Integer Operations / sec. gemessen. ;)
An alle: wir sind schon noch beim rumalbern, gelle ? *unsicherdreinschau* mfg
kann schon sein ;-)
aber das mit der lookuptable um das * zu vermeiden ist doch 'ne schicke Idee. Zugegeben, die könnte _etwas_ größer werden ;-)
Is war. Der Mensch lernt das 1x1 ja auch nur auswendig, und auswendig is ja irgendwie auch eine Tabelle, versteh' nicht, daß sich das nicht durchsetzt, Speicher kost' doch nix mehr.
Jetzt weiß ich's: man könnte PROMS machen dafür und extra verkaufen, (als feature oder "Robby's multiplying option"). Prom reicht, das 1x1 ändert sich doch eh relativ selten O:)
Hingegen das kleine 1x1 in binär könnt man aber schon machen, ist ja doch etwas kürzer.
*geniale-idee* Ein Projekt: Ein Abakus (rechenkugeln) mit Schrittmotoren und Greifer =D> mfg Robert
Hi an alle:
danke für eure Beiträge, aber ne diskussion wollte ich nicht auslösen, wobei das Problem schon längst aus der Welt geschaffen ist O:)
auch wenn das problem nicht mehr existiert, muss ich doch noch meinen
senf dazu geben.
bei der "normalen" multiplikation entstehen kosten von O(n²). n ist
dabei die länge der zahl in binärdarstellung. es sind also rechen-
operationen in der größenordnung n² nötig.
verwendet man jedoch die sogennannte fft (fast fourier transformation),
sind die kosten nur noch O(log(n) * n), also erheblich geringer.
btw.: fließkommazahlen benötigen keine andere berechung, da die
beiden mantissen einfach wie integer multipliziert werden und danach
einfach nur die exponenten addiert werden.
<klugscheiss ende>