Bessere Mathematik in JavaScript?

Für Webentwickler, die sich mit Datenvisualisierung und wissenschaftlichem Rechnen befassen, können die integrierten mathematischen Funktionen von JavaScript manchmal unzureichend sein. Meine Suche nach einer robusteren Lösung führte mich zu stdlib-js.

stdlib-js: Ein genauerer Blick

stdlib-js hat mich mit seinen Funktionen beeindruckt:

• Umfangreiche mathematische Funktionen
• Schwerpunkt auf numerischer Genauigkeit
• Plattformübergreifende Zuverlässigkeit
• Funktionalität, die über native hinausgeht Math

Benchmarking der Ergebnisse

Ich habe stdlib-js mit nativem JavaScript Math anhand von 100.000 Datenpunkten verglichen. Die Ergebnisse waren unerwartet:

Leistungsvergleich

Operation	Performance Difference	Precision (Max Diff)	Precision (Avg Diff)	Notes
exp	189.44% slower	0.000e 0	0.000e 0	Largest performance discrepancy
log10	58.94% slower	4.441e-16	1.142e-17	Substantial slowdown
ln/log	33.63% slower	0.000e 0	0.000e 0	Noticeable performance hit
tan	31.87% slower	0.000e 0	0.000e 0	Slower trigonometric operation
acos	29.17% slower	4.441e-16	4.569e-17	Slower inverse trigonometric function
sin	24.54% slower	1.110e-16	3.101e-18	Basic trigonometry affected
cos	23.00% slower	1.110e-16	3.039e-18	Basic trigonometry affected
asin	22.74% slower	2.220e-16	1.219e-17	Inverse trigonometric function impact
atan2	17.02% slower	2.220e-16	6.958e-18	Moderate performance decrease
atan	13.86% slower	1.110e-16	2.675e-18	Better performing inverse trigonometric function
ceil	2.84% slower	0.000e 0	0.000e 0	Minimal impact
abs	1.99% slower	0.000e 0	0.000e 0	Insignificant difference
floor	2.22% faster	0.000e 0	0.000e 0	Slight performance gain
round	1.44% faster	0.000e 0	0.000e 0	Minor performance improvement
sqrt	2.68% faster	0.000e 0	0.000e 0	Improved performance
hypot	1.18% faster	0.000e 0	0.000e 0	Slight performance gain

Positive Aspekte

Einfache Vorgänge zeigten leichte Leistungsverbesserungen:

• sqrt: 2,68 % schneller
• round: 1,44 % schneller
• floor: 2,22 % schneller

Negative Aspekte

Komplexe Vorgänge erlitten erhebliche Leistungseinbußen:

• exp: 189,44 % langsamer
• log10: 58,94 % langsamer
• Trigonometrische Funktionen: 23-33 % langsamer

Präzisionsüberlegungen

Präzisionsunterschiede waren vernachlässigbar (maximal 4.441e-16). Die meisten Vorgänge führten zu identischen Ergebnissen zwischen stdlib-js und nativem Math.

Wann man stdlib-js wählt

• Grundlegende mathematische Operationen
• Projekte, die ein garantiertes plattformübergreifendes Verhalten erfordern
• Situationen, in denen konsistente Ergebnisse die reine Geschwindigkeit überwiegen

Zukünftige Richtungen

Das Kompilieren von stdlib-js in WebAssembly könnte die Leistung drastisch verbessern, insbesondere bei komplexen Vorgängen. Bis dahin erfordert die Wahl zwischen stdlib-js und nativem Math eine sorgfältige Bewertung der Projektanforderungen.

Fazit

stdlib-js hält, was es verspricht, Konsistenz und zusätzliche Funktionalität. Es müssen jedoch Leistungskompromisse berücksichtigt werden. Für meine Projekte bleibe ich beim nativen Ansatz und erkunde möglicherweise in Zukunft die WebAssembly-Kompilierung von stdlib-js.

Ihre Erfahrungen?

Haben Sie stdlib-js verwendet? Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit mathematischen JavaScript-Berechnungen!

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Ressourcen

• Live-Demo (Link erforderlich)
• Benchmark-Repository (Link erforderlich)
• Asadbek Karimov (Link erforderlich)

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