Читаем Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание полностью

Для того чтобы проверить наше решение, выводим на экране произведение A*x, которое должно быть равно вектору b (или достаточно близким к нему с учетом ошибок округления). Из-за вероятных ошибок округления мы не можем просто ограничиться инструкцией

if (A*x!=b) error("Неправильное решение");

Поскольку числа с десятичной точкой являются лишь приближением действительных чисел, получим лишь приближенный ответ. В принципе лучше не применять операторы == и != к результатам вычислений с десятичными точками: такие числа являются лишь приближениями.

В библиотеке Matrix нет операции умножения матрицы на вектор, поэтому эту функцию нам придется написать самостоятельно.

Vector operator*(const Matrix& m,const Vector& u)

{

  const Index n = m.dim1();

  Vector v(n);

  for (Index i = 0; i < n; ++i) v(i) = dot_product(m[i], u);

  return v;

}

И вновь простая операция над объектом класса Matrix делает за нас большую часть работы. Как указывалось в разделе 24.5.3, операции вывода объектов класса Matrix описаны в заголовке MatrixIO.h. Функции random_matrix() и random_vector() просто используют случайные числа (раздел 24.7). Читатели могут написать эти функции в качестве упражнения. Имя Index является синонимом типа индекса, используемого в библиотеке Matrix, и определено с помощью оператора typedef (раздел A.15). Этот тип включается в программу с помощью объявления using.

using Numeric_lib::Index;

<p id="AutBody_Root476"><strong>24.7. Случайные числа</strong></p>

  Если вы попросите любого человека назвать случайное число, то они назовут 7 или 17, потому что эти числа считаются самыми случайными. Люди практически никогда не называют число нуль, так как оно кажется таким идеально круглым числом, что не воспринимается как случайное, и поэтому его считают наименее случайным числом. С математической точки зрения это полная бессмыслица: ни одно отдельно взятое число нельзя назвать случайным. То, что мы часто называем случайными числами — это последовательность чисел, которые подчиняются определенному закону распределения и которые невозможно предсказать, зная предыдущие числа. Такие числа очень полезны при тестировании программ (они позволяют генерировать множество тестов), в играх (это один из способов гарантировать, что следующий шаг в игре не совпадет с предыдущим) и в моделировании (мы можем моделировать сущность, которая ведет себя случайно в пределах изменения своих параметров).

  Как практический инструмент и математическая проблема случайные числа в настоящее время достигли настолько высокой степени сложности, что стали широко использоваться в реальных приложениях. Здесь мы лишь коснемся основ теории случайных чисел, необходимых для осуществления простого тестирования и моделирования. В заголовке из стандартной библиотеки есть такой код:

int rand(); // возвращает числа из диапазона

            // [0:RAND_MAX]

RAND_MAX    // наибольшее число, которое генерирует

            // датчик rand()

void srand(unsigned int); // начальное значение датчика

                          // случайных чисел

Повторяющиеся вызовы функции rand() генерируют последовательность чисел типа int, равномерно распределенных в диапазоне [0:RAND_MAX]. Эта последовательность чисел называется псевдослучайной, потому что она генерируется с помощью математической формулы и с определенного места начинает повторяться (т.е. становится предсказуемой и не случайной). В частности, если мы много раз вызовем функцию rand() в программе, то при каждом запуске программы получим одинаковые последовательности. Это чрезвычайно полезно для отладки. Если же мы хотим получать разные последовательности, то должны вызывать функцию srand() с разными значениями. При каждом новом аргументе функции srand() функция rand() будет порождать разные последовательности.

Например, рассмотрим функцию random_vector(), упомянутую в разделе 24.6.3. Вызов функции random_vector(n) порождает объект класса Matrix, содержащий n элементов, представляющих собой случайные числа в диапазоне от [0:n]:

Vector random_vector(Index n)

{

  Vector v(n);

  for (Index i = 0; i < n; ++i)

    v(i) = 1.0 * n * rand() / RAND_MAX;

  return v;

}

Обратите внимание на использование числа 1.0, гарантирующего, что все вычисления будут выполнены в арифметике с плавающей точкой. Иначе при каждом делении целого числа на RAND_MAX мы получали бы 0.

Сложнее получить целое число из заданного диапазона, например [0:max]. Большинство людей сразу предлагают следующее решение:

Перейти на страницу:

Похожие книги

Programming with POSIX® Threads
Programming with POSIX® Threads

With this practical book, you will attain a solid understanding of threads and will discover how to put this powerful mode of programming to work in real-world applications. The primary advantage of threaded programming is that it enables your applications to accomplish more than one task at the same time by using the number-crunching power of multiprocessor parallelism and by automatically exploiting I/O concurrency in your code, even on a single processor machine. The result: applications that are faster, more responsive to users, and often easier to maintain. Threaded programming is particularly well suited to network programming where it helps alleviate the bottleneck of slow network I/O. This book offers an in-depth description of the IEEE operating system interface standard, POSIX (Portable Operating System Interface) threads, commonly called Pthreads. Written for experienced C programmers, but assuming no previous knowledge of threads, the book explains basic concepts such as asynchronous programming, the lifecycle of a thread, and synchronization. You then move to more advanced topics such as attributes objects, thread-specific data, and realtime scheduling. An entire chapter is devoted to "real code," with a look at barriers, read/write locks, the work queue manager, and how to utilize existing libraries. In addition, the book tackles one of the thorniest problems faced by thread programmers-debugging-with valuable suggestions on how to avoid code errors and performance problems from the outset. Numerous annotated examples are used to illustrate real-world concepts. A Pthreads mini-reference and a look at future standardization are also included.

David Butenhof

Программирование, программы, базы данных