Exponent

Full name Microsoft.VisualBasic.Math.SIMD.Exponent Assembly Microsoft.VisualBasic.Runtime Members 8

幂运算与自然指数。

00 Remarks

VB 的 ^ 运算符会被编译成 Math.Pow()，而幂函数没有逐元素硬件指令，因此“指数也在变化”的重载依旧是标量实现。

真正可被向量化的是指数固定的场景：当指数为 2 时可以直接用乘法（x * x 与正确舍入的 pow(x, 2) 结果逐位相同）、指数为 0.5 时可以用开方。这正是 SimdMath.PowScalar() 所做的特化，也是 SquareDistance 这类热点（指数恒为 2）的主要加速来源。

注意：指数为 3 / 4 的特化用的是连续乘法，与正确舍入的 pow 相比可能相差几个 ULP（相对误差量级 1e-16）。

01 Syntax

Microsoft.VisualBasic.Math.SIMD.Exponent

02 Methods

Name	Overloads	Summary
f64_scalar_op_exponent_f64	1	标量的向量次幂：v1 ^ v2(i)
f64_op_exponent_f64_scalar	1	向量的固定次幂：v1(i) ^ v2
f64_op_exponent_f64	1	向量对向量的逐元素次幂：v1(i) ^ v2(i)
f64_exp	1	逐元素自然指数：Exp(v(i))
f32_scalar_op_exponent_f32	1	标量的向量次幂（Single）
f32_op_exponent_f32_scalar	1	向量的固定次幂（Single）
f32_op_exponent_f32	1	向量对向量的逐元素次幂（Single）
f32_exp	1	逐元素自然指数（Single）

03 Members

method f64_scalar_op_exponent_f64 #

f64_scalar_op_exponent_f64(Double, Double())

标量的向量次幂：v1 ^ v2(i)

method f64_op_exponent_f64_scalar #

f64_op_exponent_f64_scalar(Double(), Double)

向量的固定次幂：v1(i) ^ v2

Remarks

指数为 2 / 3 / 4 / 0.5 时会走到向量化的快速路径，其余指数退回标量 ^。

method f64_op_exponent_f64 #

f64_op_exponent_f64(Double(), Double())

向量对向量的逐元素次幂：v1(i) ^ v2(i)

method f64_exp #

f64_exp(Double())

逐元素自然指数：Exp(v(i))

method f32_scalar_op_exponent_f32 #

f32_scalar_op_exponent_f32(Single, Single())

标量的向量次幂（Single）

method f32_op_exponent_f32_scalar #

f32_op_exponent_f32_scalar(Single(), Single)

向量的固定次幂（Single）

method f32_op_exponent_f32 #

f32_op_exponent_f32(Single(), Single())

向量对向量的逐元素次幂（Single）

method f32_exp #

f32_exp(Single())

逐元素自然指数（Single）