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# 人の脳細胞の数が約140億に対してCore i7のトランジスタ数が7億ちょい。 # その差はあとほんの20倍ほどなので、ムーアの法則が継続すれば10年以内には追い越すでしょう。
感覚的な話でしかありませんが、大部分がキャッシュであるCPUに対して、人間の脳みそは演算機の比率が高そうな気がします。 ルービックキューブを触ると、あっという間に一時記憶領域が枯渇する…。
レジスタは少ない気がしますね。演算は、比較的複雑な演算ができたりしますが、単純な演算を高速で行うことは苦手なようで、日本人が一般的に利用する乗算アルゴリズムは、一桁x一桁の計算結果をテーブルとして保存しておいて、各桁ごとにテーブルを参照し、一時的な外部記憶装置に出力するといった処理を行っています。
# 三角関数の倍角公式、積和変換、和積変換などは覚えきれないので、加法定理から導いていますが、# やっぱり処理速度に問題があり、一時的な外部記憶装置も必要です。どうにかならんのかい。
> 演算は、比較的複雑な演算ができたりしますが、単純な演算を高速で行うことは苦手なようで、> 日本人が一般的に利用する乗算アルゴリズムは、一桁x一桁の計算結果をテーブルとして保存しておいて、> 各桁ごとにテーブルを参照し、一時的な外部記憶装置に出力するといった処理を行っています。
同じ日本人でも、算盤上級者になるとかなり違う方法を取るようです。昔、県大会準優勝の友人が説明してくれたんですが、理解できませんでした。# ここなら居そうな気がする。誰か教えてくれ。
この辺も脳の良いところなんでしょうねぇ…
人によって比率が違う気がします。よく言われる文系脳な方は結果をたくさん記憶しておくのが得意そう。全部メモリに展開。富豪的。理系脳な方は演算器に比重を置いてそう。アルゴリズムさえあれば結果は再現できる的な。
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開いた括弧は必ず閉じる -- あるプログラマー
行ってみたいと思いませんか (スコア:1)
# 人の脳細胞の数が約140億に対してCore i7のトランジスタ数が7億ちょい。
# その差はあとほんの20倍ほどなので、ムーアの法則が継続すれば10年以内には追い越すでしょう。
# 脳細胞1個とトランジスタ1個の性能の差がどんなものか分かりませんけど、
# 1000倍としても、性能が追い越すのはそれにプラスして20年。
Re:行ってみたいと思いませんか (スコア:0)
# 人の脳細胞の数が約140億に対してCore i7のトランジスタ数が7億ちょい。 # その差はあとほんの20倍ほどなので、ムーアの法則が継続すれば10年以内には追い越すでしょう。
感覚的な話でしかありませんが、大部分がキャッシュであるCPUに対して、人間の脳みそは演算機の比率が高そうな気がします。
ルービックキューブを触ると、あっという間に一時記憶領域が枯渇する…。
Re:行ってみたいと思いませんか (スコア:1)
レジスタは少ない気がしますね。
演算は、比較的複雑な演算ができたりしますが、単純な演算を高速で行うことは苦手なようで、
日本人が一般的に利用する乗算アルゴリズムは、一桁x一桁の計算結果をテーブルとして保存しておいて、
各桁ごとにテーブルを参照し、一時的な外部記憶装置に出力するといった処理を行っています。
# 三角関数の倍角公式、積和変換、和積変換などは覚えきれないので、加法定理から導いていますが、
# やっぱり処理速度に問題があり、一時的な外部記憶装置も必要です。どうにかならんのかい。
1を聞いて0を知れ!
Re: (スコア:0)
> 演算は、比較的複雑な演算ができたりしますが、単純な演算を高速で行うことは苦手なようで、
> 日本人が一般的に利用する乗算アルゴリズムは、一桁x一桁の計算結果をテーブルとして保存しておいて、
> 各桁ごとにテーブルを参照し、一時的な外部記憶装置に出力するといった処理を行っています。
同じ日本人でも、算盤上級者になるとかなり違う方法を取るようです。
昔、県大会準優勝の友人が説明してくれたんですが、理解できませんでした。
# ここなら居そうな気がする。誰か教えてくれ。
この辺も脳の良いところなんでしょうねぇ…
Re: (スコア:0)
Re: (スコア:0)
人によって比率が違う気がします。
よく言われる文系脳な方は結果をたくさん記憶しておくのが得意そう。全部メモリに展開。富豪的。
理系脳な方は演算器に比重を置いてそう。アルゴリズムさえあれば結果は再現できる的な。