http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=46513
日前在書上看到一段使用多項(xiàng)式逼近計(jì)算平方根的代碼，至今都沒(méi)搞明白作者是怎樣推
算出那個(gè)公式的。但在嘗試解決問(wèn)題的過(guò)程中，學(xué)到了不少東西，于是便有了這篇心
得，寫出來(lái)和大家共享。其中有錯(cuò)漏的地方，還請(qǐng)大家多多指教。
的確，正如許多人所說(shuō)的那樣，現(xiàn)在有有FPU，有3DNow，有SIMD，討論軟件算法好像不
合時(shí)宜。關(guān)于sqrt的話題其實(shí)早在2003年便已在?GameDev.net上得到了廣泛的討論（可
見(jiàn)我實(shí)在非常火星了，當(dāng)然不排除還有其他尚在冥王星的人，嘿嘿）。而嘗試探究該話
題則完全是出于本人的興趣和好奇心（換句話說(shuō)就是無(wú)知）。
我只是個(gè)beginner，所以這種大是大非的問(wèn)題我也說(shuō)不清楚（在GameDev.net上也有很多
類似的爭(zhēng)論）。但無(wú)論如何，Carmack在DOOM3中還是使用了軟件算法，而多知道一點(diǎn)數(shù)
學(xué)知識(shí)對(duì)3D編程來(lái)說(shuō)也只有好處沒(méi)壞處。3D圖形編程其實(shí)就是數(shù)學(xué)，數(shù)學(xué)，還是數(shù)學(xué)。
文章原本是用HTML編排的，所以只截取了部分有比較有趣的東西放在這里。原文在我的
個(gè)人主頁(yè)上，同時(shí)也提供了2篇論文的下載：http:
//greatsorcerer.go2.icpcn.com/info/fastsqrt.html
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在3D圖形編程中，經(jīng)常要求平方根或平方根的倒數(shù)，例如：求向量的長(zhǎng)度或?qū)⑾蛄繗w一
化。C數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)中的sqrt具有理想的精度，但對(duì)于3D游戲程式來(lái)說(shuō)速度太慢。我們希望
能夠在保證足夠的精度的同時(shí)，進(jìn)一步提高速度。
Carmack在QUAKE3中使用了下面的算法，它第一次在公眾場(chǎng)合出現(xiàn)的時(shí)候，幾乎震住了所
有的人。據(jù)說(shuō)該算法其實(shí)并不是Carmack發(fā)明的，它真正的作者是Nvidia的Gary?Tarolli
（未經(jīng)證實(shí)）。
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//
//?計(jì)算參數(shù)x的平方根的倒數(shù)
//
float?InvSqrt?(float?x)
{
float?xhalf?=?0.5f*x;
int?i?=?*(int*)&x;
i?=?0x5f3759df?-?(i?>>?1);?//?計(jì)算第一個(gè)近似根
x?=?*(float*)&i;
x?=?x*(1.5f?-?xhalf*x*x);?//?牛頓迭代法
return?x;
}
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該算法的本質(zhì)其實(shí)就是牛頓迭代法（Newton-Raphson?Method，簡(jiǎn)稱NR），而NR的基礎(chǔ)則
是泰勒級(jí)數(shù)（Taylor?Series）。NR是一種求方程的近似根的方法。首先要估計(jì)一個(gè)與方
程的根比較靠近的數(shù)值，然后根據(jù)公式推算下一個(gè)更加近似的數(shù)值，不斷重復(fù)直到可以
獲得滿意的精度。其公式如下：
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函數(shù)：y=f(x)
其一階導(dǎo)數(shù)為：y'=f'(x)
則方程：f(x)=0?的第n+1個(gè)近似根為
x[n+1]?=?x[n]?-?f(x[n])?/?f'(x[n])
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NR最關(guān)鍵的地方在于估計(jì)第一個(gè)近似根。如果該近似根與真根足夠靠近的話，那么只需
要少數(shù)幾次迭代，就可以得到滿意的解。
現(xiàn)在回過(guò)頭來(lái)看看如何利用牛頓法來(lái)解決我們的問(wèn)題。求平方根的倒數(shù)，實(shí)際就是求方
程1/(x^2)-a=0的解。將該方程按牛頓迭代法的公式展開(kāi)為：
x[n+1]=1/2*x[n]*(3-a*x[n]*x[n])
將1/2放到括號(hào)里面，就得到了上面那個(gè)函數(shù)的倒數(shù)第二行。
接著，我們要設(shè)法估計(jì)第一個(gè)近似根。這也是上面的函數(shù)最神奇的地方。它通過(guò)某種方
法算出了一個(gè)與真根非常接近的近似根，因此它只需要使用一次迭代過(guò)程就獲得了較滿
意的解。它是怎樣做到的呢？所有的奧妙就在于這一行：
i?=?0x5f3759df?-?(i?>>?1);?//?計(jì)算第一個(gè)近似根
超級(jí)莫名其妙的語(yǔ)句，不是嗎？但仔細(xì)想一下的話，還是可以理解的。我們知道，IEEE
標(biāo)準(zhǔn)下，float類型的數(shù)據(jù)在32位系統(tǒng)上是這樣表示的（大體來(lái)說(shuō)就是這樣，但省略了很
多細(xì)節(jié)，有興趣可以GOOGLE）：
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bits：31?30?...?0
31：符號(hào)位
30-23：共8位，保存指數(shù)（E）
22-0：共23位，保存尾數(shù)（M）
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所以，32位的浮點(diǎn)數(shù)用十進(jìn)制實(shí)數(shù)表示就是：M*2^E。開(kāi)根然后倒數(shù)就是：M^(-1/2)*2^
(-E/2)。現(xiàn)在就十分清晰了。語(yǔ)句i>?>1其工作就是將指數(shù)除以2，實(shí)現(xiàn)2^(E/2)的部分。
而前面用一個(gè)常數(shù)減去它，目的就是得到M^(1/2)同時(shí)反轉(zhuǎn)所有指數(shù)的符號(hào)。
至于那個(gè)0x5f3759df，呃，我只能說(shuō)，的確是一個(gè)超級(jí)的Magic?Number。
那個(gè)Magic?Number是可以推導(dǎo)出來(lái)的，但我并不打算在這里討論，因?yàn)閷?shí)在太繁瑣了。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，其原理如下：因?yàn)镮EEE的浮點(diǎn)數(shù)中，尾數(shù)M省略了最前面的1，所以實(shí)際的尾
數(shù)是1+M。如果你在大學(xué)上數(shù)學(xué)課沒(méi)有打瞌睡的話，那么當(dāng)你看到(1+M)^(-1/2)這樣的形
式時(shí)，應(yīng)該會(huì)馬上聯(lián)想的到它的泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，而該展開(kāi)式的第一項(xiàng)就是常數(shù)。下面給
出簡(jiǎn)單的推導(dǎo)過(guò)程：
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對(duì)于實(shí)數(shù)R>0，假設(shè)其在IEEE的浮點(diǎn)表示中，
指數(shù)為E，尾數(shù)為M，則：
R^(-1/2)
=?(1+M)^(-1/2)?*?2^(-E/2)
將(1+M)^(-1/2)按泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，取第一項(xiàng)，得：
原式
=?(1-M/2)?*?2^(-E/2)
=?2^(-E/2)?-?(M/2)?*?2^(-E/2)
如果不考慮指數(shù)的符號(hào)的話，
(M/2)*2^(E/2)正是(R>>1)，
而在IEEE表示中，指數(shù)的符號(hào)只需簡(jiǎn)單地加上一個(gè)偏移即可，
而式子的前半部分剛好是個(gè)常數(shù)，所以原式可以轉(zhuǎn)化為：
原式?=?C?-?(M/2)*2^(E/2)?=?C?-?(R>>1)，其中C為常數(shù)
所以只需要解方程：
R^(-1/2)
=?(1+M)^(-1/2)?*?2^(-E/2)
=?C?-?(R>>1)
求出令到相對(duì)誤差最小的C值就可以了
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上面的推導(dǎo)過(guò)程只是我個(gè)人的理解，并未得到證實(shí)。而Chris?Lomont則在他的論文中詳
細(xì)討論了最后那個(gè)方程的解法，并嘗試在實(shí)際的機(jī)器上尋找最佳的常數(shù)C。有興趣的朋友
可以在文末找到他的論文的鏈接。
所以，所謂的Magic?Number，并不是從N元宇宙的某個(gè)星系由于時(shí)空扭曲而掉到地球上
的，而是幾百年前就有的數(shù)學(xué)理論。只要熟悉NR和泰勒級(jí)數(shù)，你我同樣有能力作出類似
的優(yōu)化。
在GameDev.net?上有人做過(guò)測(cè)試，該函數(shù)的相對(duì)誤差約為0.177585%，速度比C標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的
sqrt提高超過(guò)20%。如果增加一次迭代過(guò)程，相對(duì)誤差可以降低到e-?004?的級(jí)數(shù)，但速
度也會(huì)降到和sqrt差不多。據(jù)說(shuō)在DOOM3中，Carmack通過(guò)查找表進(jìn)一步優(yōu)化了該算法，
精度近乎完美，而且速度也比原版提高了一截（正在努力弄源碼，誰(shuí)有發(fā)我一份）。
值得注意的是，在Chris?Lomont的演算中，理論上最優(yōu)秀的常數(shù)（精度最高）是
0x5f37642f，并且在實(shí)際測(cè)試中，如果只使用一次迭代的話，其效果也是最好的。但奇
怪的是，經(jīng)過(guò)兩次NR后，在該常數(shù)下解的精度將降低得非常厲害（天知道是怎么回
事！）。經(jīng)過(guò)實(shí)際的測(cè)試，Chris?Lomont認(rèn)為，最優(yōu)秀的常數(shù)是0x5f375a86。如果換成
64位的double版本的話，算法還是一樣的，而最優(yōu)常數(shù)則為?0x5fe6ec85e7de30da（又一
個(gè)令人冒汗的Magic?Number?-?-b）。
這個(gè)算法依賴于浮點(diǎn)數(shù)的內(nèi)部表示和字節(jié)順序，所以是不具移植性的。如果放到Mac上跑
就會(huì)掛掉。如果想具備可移植性，還是乖乖用sqrt好了。但算法思想是通用的。大家可
以嘗試推算一下相應(yīng)的平方根算法。
下面給出Carmack在QUAKE3中使用的平方根算法。Carmack已經(jīng)將QUAKE3的所有源代碼捐
給開(kāi)源了，所以大家可以放心使用，不用擔(dān)心會(huì)受到律師信。
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//
//?Carmack在QUAKE3中使用的計(jì)算平方根的函數(shù)
//
float?CarmSqrt(float?x){
union{
int?intPart;
float?floatPart;
}?convertor;
union{
int?intPart;
float?floatPart;
}?convertor2;
convertor.floatPart?=?x;
convertor2.floatPart?=?x;
convertor.intPart?=?0x1FBCF800?+?(convertor.intPart?>>?1);
convertor2.intPart?=?0x5f3759df?-?(convertor2.intPart?>>?1);
return?0.5f*(convertor.floatPart?+?(x?*?convertor2.floatPart));
}