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Bibliothèque numérique de composition

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La Bibliothèque numérique de composition (CNL) est une bibliothèque C ++ de classes numériques de précision fixe qui améliorent les entiers pour fournir des types arithmétiques plus sûrs, plus simples et moins chers. La documentation peut être trouvée ici. Vous pouvez essayer CNL sur Compiler Explorer ici.

CNL est particulièrement bien adapté à:

Calculer ou les environnements liés à l'énergie où les FPU sont absents ou coûteux;
Environnements de calcul ou à forte intensité d'énergie où l'arithmétique est le goulot d'étranglement tel que les simulations, les applications d'apprentissage automatique et les DSP; et
des domaines tels que la finance là où la précision est essentielle.

Exigences

La dernière version de CNL nécessite une chaîne d'outils compatible C ++ 20. (La version 1.x prend en charge C ++ 11.) CNL est continuellement testé sur les systèmes suivants:

Linux

Testé:

GCC 10, 11, 12
Clang 10, 11, 12, 13, 14
libstdc ++ 10, 11, 12
libc ++ 13, 14
CMake 3.23.1
Conan 1.48.1

OS X

Testé:

GCC 11 / Clang 13
CMake 3.23.1
Conan 1.48.1

Fenêtre

Testé:

Visual Studio 2019 Version 16 (19.29.30145.0)
Visual Studio 2022 Version 17 (19.32.31329.0)
CMake 3.23.1
Conan 1.48.1

Instructions

Construire

Des scripts CMake sont fournis.

Pour construire et installer CNL sur votre système:

mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --target install

Remarque: vous pouvez avoir besoin de privilèges utilisateur pour installer la bibliothèque. Alternativement, vous pouvez installer sur répertoire utilisateur à l'aide de CMAKE_INSTALL_PREFIX :

mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:FILE=/home/username/someplace ..
cmake --build . --target install

Alternativement, CNL est une bibliothèque d'en-tête uniquement afin que vous puissiez simplement pointer vers le répertoire inclué

c++ -isystem /path/to/cnl/include -std=c++20 my_program.cpp

ou même inclure l'en-tête racine directement dans votre code:

# include " /path/to/cnl/include/cnl/all.h "

Test

La suite de tests utilise CMake et dépend du test Google et de Google Benchmark. Les tests d'intégration facultatifs utilisent boost.Multiprecision.

Conan peut être utilisé pour tirer des dépendances essentielles. Cet exemple suppose GCC mais d'autres fichiers de chaîne d'outils sont fournis:

 cd build
conan profile new --detect --force default
conan profile update settings.compiler.libcxx=libstdc++11 default  # GCC/Clang only
conan profile update env.CONAN_CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../test/toolchain/gcc.cmake default # GCC only
conan install --build=missing --options test=unit ..

... puis configurer, construire et exécuter des tests unitaires:

conan build --configure --build --test ..

Pour exécuter des repères, utilisez --options test=benchmark ...
```
conan install --build=missing --options test=benchmark ..
```
puis configurer et construire
```
conan build --configure --build ..
```
et enfin exécuter explicitement pour voir les résultats.
```
./test/benchmark/test-benchmark
```

Intégration

L'API est exposée par le biais d'en-têtes du répertoire inclué. Ajoutez ceci à la liste de votre en-tête système et incluez, par exemple:

 // to use a specific type:
# include < cnl/scaled_integer.h >

// or to include all CNL types:
# include < cnl/all.h >

Exemples de projets

Exemples de projets utilisant CNL:

CDSP - Bibliothèque DSP de composition pour C ++;
Firmail BrewBlox - Firmware pour un contrôleur de brasserie
CNL_Example - Projet minimal basé sur CMake qui utilise CNL comme dépendance.

Dès la lecture

Documentation CNL
Présentation CPPCON 2017
Article artistique intégré
Documents ISO C ++:
- P0037 - Nombres réels à point fixe
- P0554 - Composition de types arithmétiques
- P0827 - Type de valeur constante à usage général
- P0828 - entiers élastiques
- P1050 - type numérique fractionnaire

Alternatives

Une grande partie de la simplicité et de l'efficacité de la conception de l'API de CNL peut être retracée à la bibliothèque FP Point FP de Matheus Izvekov.
Avec le papier à virgule fixe de Lawrence Crowl, P0106, il jette les bases de l'approximation du nombre réel soutenu entier qui minimise la perte de performances et de précision.
Le FPM est une bibliothèque mathématique à virgule fixe avec une grande quantité de fonctions mathématiques.
La classe de points fixe est une solution C ++ 98 à tête de tête de celle de Peter Schregle.