TensorPrimitives.ProductOfDifferences Methode
Definition
Wichtig
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Überlädt
ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>) |
Berechnet das Produkt der elementweisen Unterschiede der Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit in den angegebenen nicht leeren Tensoren. |
ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>) |
Berechnet das Produkt der elementweisen Unterschiede der Zahlen in den angegebenen nicht leeren Tensoren. |
ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)
- Quelle:
- TensorPrimitives.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Single.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Single.cs
Berechnet das Produkt der elementweisen Unterschiede der Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit in den angegebenen nicht leeren Tensoren.
public:
static float ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
public static float ProductOfDifferences (ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
static member ProductOfDifferences : ReadOnlySpan<single> * ReadOnlySpan<single> -> single
Public Shared Function ProductOfDifferences (x As ReadOnlySpan(Of Single), y As ReadOnlySpan(Of Single)) As Single
Parameter
Der erste Tensor, dargestellt als Spanne.
Der zweite Tensor, dargestellt als Spanne.
Gibt zurück
Das Ergebnis der Multiplikation der elementweisen Subtraktion der Elemente im zweiten Tensor vom ersten Tensor.
Ausnahmen
x
und y
müssen dieselbe Länge aufweisen.
Hinweise
Diese Methode berechnet effektiv: Span<float> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); float result = TensorPrimitives.Product(differences);
, aber ohne zusätzlichen temporären Speicher für die Zwischenunterschiede.
Diese Methode kann die zugrunde liegende C-Laufzeit aufrufen oder Anweisungen für die aktuelle Architektur verwenden. Genaue Ergebnisse können sich zwischen verschiedenen Betriebssystemen oder Architekturen unterscheiden.
Gilt für:
ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)
- Quelle:
- TensorPrimitives.Product.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Product.cs
Berechnet das Produkt der elementweisen Unterschiede der Zahlen in den angegebenen nicht leeren Tensoren.
public:
generic <typename T>
where T : System::Numerics::ISubtractionOperators<T, T, T>, System::Numerics::IMultiplyOperators<T, T, T>, System::Numerics::IMultiplicativeIdentity<T, T> static T ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y);
public static T ProductOfDifferences<T> (ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y) where T : System.Numerics.ISubtractionOperators<T,T,T>, System.Numerics.IMultiplyOperators<T,T,T>, System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<T,T>;
static member ProductOfDifferences : ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.ISubtractionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> * ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.ISubtractionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> -> 'T (requires 'T :> System.Numerics.ISubtractionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)
Public Shared Function ProductOfDifferences(Of T As {ISubtractionOperators(Of T, T, T), IMultiplyOperators(Of T, T, T), IMultiplicativeIdentity(Of T, T)}) (x As ReadOnlySpan(Of T), y As ReadOnlySpan(Of T)) As T
Typparameter
- T
Parameter
Der erste Tensor, dargestellt als Spanne.
Der zweite Tensor, dargestellt als Spanne.
Gibt zurück
Das Ergebnis der Multiplikation der elementweisen Subtraktion der Elemente im zweiten Tensor vom ersten Tensor.
Ausnahmen
x
und y
müssen dieselbe Länge aufweisen.
Hinweise
Diese Methode berechnet effektiv: Span<T> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); T result = TensorPrimitives.Product(differences);
, aber ohne zusätzlichen temporären Speicher für die Zwischenunterschiede.
Diese Methode kann die zugrunde liegende C-Laufzeit aufrufen oder Anweisungen für die aktuelle Architektur verwenden. Genaue Ergebnisse können sich zwischen verschiedenen Betriebssystemen oder Architekturen unterscheiden.