TensorPrimitives.ProductOfDifferences Метод

Определение

Пространство имен:

System.Numerics.Tensors

Сборка:

System.Numerics.Tensors.dll

Пакет:

System.Numerics.Tensors v9.0.1

Перегрузки

ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)	Вычисляет произведение различий элементов одноточных чисел с плавающей запятой в указанных непустых тензорах.
ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)	Вычисляет произведение мудреных различий чисел в указанных непустых тензорах.

ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)

Исходный код:

TensorPrimitives.Single.cs

Вычисляет произведение различий элементов одноточных чисел с плавающей запятой в указанных непустых тензорах.

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

Параметры

x

ReadOnlySpan<Single>

Первый тензор, представленный как диапазон.

y

ReadOnlySpan<Single>

Второй тензор, представленный в виде диапазона.

Возвращаемое значение

Single

Результат умножения вычитания элементов во втором тензоре из первого тензора.

Исключения

ArgumentException

x и y должны иметь одинаковую длину.

Комментарии

Этот метод эффективно вычисляет: Span<float> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); float result = TensorPrimitives.Product(differences); но не требует дополнительного временного хранилища для промежуточных различий.

Этот метод может вызывать базовую среду выполнения C или использовать инструкции, относящиеся к текущей архитектуре. Точные результаты могут отличаться между различными операционными системами или архитектурами.

ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)

Исходный код:

TensorPrimitives.Product.cs

Вычисляет произведение мудреных различий чисел в указанных непустых тензорах.

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

Параметры типа

T

Параметры

x

ReadOnlySpan<T>

Первый тензор, представленный как диапазон.

y

ReadOnlySpan<T>

Второй тензор, представленный в виде диапазона.

Возвращаемое значение

T

Результат умножения вычитания элементов во втором тензоре из первого тензора.

Исключения

ArgumentException

x и y должны иметь одинаковую длину.

Комментарии

Этот метод эффективно вычисляет: Span<T> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); T result = TensorPrimitives.Product(differences); но не требует дополнительного временного хранилища для промежуточных различий.

Этот метод может вызывать базовую среду выполнения C или использовать инструкции, относящиеся к текущей архитектуре. Точные результаты могут отличаться между различными операционными системами или архитектурами.