CORDIC

CORDIC（），也称为Volder演算法（），是一个可以计算三角函数，简单且有效率的演算法，可以在任意进制下运算，一般会每次计算一位数字。因此CORDIC属于逐位计算（Digit-by-digit）方法中的一个例子。
CORDIC演算法还有其他的名称，像是圆形CORDIC (Jack E. Volder)、线性CORDIC、双曲线CORDIC(John Stephen Walther)、及泛用双曲线CORDIC（GH CORDIC, Yuanyong Luo et al.）。用类似的方式也可以计算双曲函数、平方根、乘法、除法、指数及对数等。
CORDIC和一些名为「伪乘法」（pseudo-multiplication）、「伪除法」（pseudo-division）及factor combining的方法，常用在没有乘法器的应用（像是简单的微控制器以及FPGA），其中会用到的运算是加法、减法、位元移位及查找表。这些算法可归类在「移位和相加」（shift-and-add）演算法中。在计算机科学中，若CPU没有硬体的乘法器，常会用CORDIC来实现浮点数运算。
历史.
英国数学家早在1624年时就已发现此算法，后来Robert Flower也在1771年时发现，不过后来是因为低复杂度的有限状态CPU，才针对CORDIC作较进一步的最佳化。
CORDIC是在1956年问世，是由康维尔空气电子部门的发现，一开始是因为要取代导航电脑上面的类比式解角器（resolver），更换成更准确而实时的数位方案。因此，有时也会将CORDIC称为数位解角器（digital resolver）。
Volder的研究，是因为1946年版CRC化学和物理手册中的公式而得到灵感：
其中formula_2是使formula_3成立的值，且formula_4。
他的研究最后产生了一个内部的技术报告，提到用CORDIC演算法来求解正弦及余弦函数，以及一个实现此功能的原型电脑。报告中也提到用修改版的CORDIC演算法计算双曲函数、座标旋转、对数及指数的可能性。用CORDIC来进行乘法和除法运算的想法也是在此时形成。依照CORDIC演算法的原则，Volder的同事Dan H. Daggett发展了在二进位以及二进码十进数（BCD）之间转换的演算法。
应用.
CORDIC用简单的移位和相加运算来处理像是三角函数、双曲函数、对数函数、实数及复数乘法、除法、方根计算、线性系统求解、特征值估测、奇异值分解、QR分解等。因此，CORDIC可以用在许多的应用中，像是信号处理、影像处理、通讯系统、机器人学及三维计算机图形等。
硬体.
若没有硬体乘法器的话，CORDIC一般会比其他算法要快很多，若是用FPGA或ASIC的话，使用的逻辑闸也会少很多。
CORDIC是FPGA开发应用程式（像是Xilinx的Vivado）中的标准半导体IP核，而不是使用特殊函数的幂级数实现，其原因是CORDIC IP的通用性，CORDIC可以计算许多不同的函数，而为特定函数开发的乘法器只能计算特定的函数。
另一方面，若有硬体乘法器（例如DSP），查表法及幂级数会比CORDIC快很多。近年来，CORDIC演算法常用在生医应用中，尤其是用FPGA实现的应用。
使用泰勒级数的问题是此方法可以产生小的绝对误差，但其中没有良态的相对误差。其他多项式近似法，例如，可以同时控制这二种的误差。
软体.
在CPU只有整数运算的古老系统中，会将CORDIC放在其IEEE 754函式库的一部份。现代的通用CPU已有浮点运算暂存器，也有加法、减法、乘法、除法、三角函数、平方根、一般对数、自然对数等，几乎没有用到CORDIC的场合。只有一些有特殊安全性或是时间要求的应用程式才会用到CORDIC。
运作模式.
旋转模式.
CORDIC可以用来计算许多不同的函数。以下说明如何在旋转模式（rotation mode）下的CORDIC计算角度的正弦函数和余弦函数，假设角度以弧度的定点格式表示。要找到一个角度formula_5的正弦函数和余弦函数，可以在单位圆上找到对应角度的y座标和座标。利用CORDIC，会从以下的向量formula_6开始：
在第一次的迭代时，向量逆时针转45°，得到向量formula_8。接著继续的迭代，每一次的角度渐渐变小，旋转方向可能顺时针，也可能逆时针，直到得到想要的角度为止。每一次的角度为formula_9，其中formula_10。
若以更正式的方式表示，每一次的迭代就是一次旋转，也就是将向量formula_11乘以旋转矩阵formula_12：
旋转矩阵为
利用以下两个三角恒等式：
旋转矩阵变成
旋转向量formula_17就会变成下式
其中formula_19和formula_20是formula_11的分量，若将角度formula_22限制在使formula_23的值，和tangent的乘法就以变成乘（或除）2的幂次，在数位电脑硬体中可以快速的用位元右移或左移来计算。因此上法会变成
其中
且formula_26是用来判断旋转方向的。若角度formula_22为正，则formula_26为+1，否则则为−1。
所有的formula_29因子可以在迭代过程中忽略，最后再一次乘以formula_30因子即可：
此数可以事先计算好存在表格中，若迭代次数是固定的，只需计算一个常数且储存即可，甚至此修正也可以事先进行，将常数先乘以formula_6，可以节省一次乘法。另外，可以注意到
因此可以简化演算法的复杂度。有些应用会避免修正formula_34，因此此演算法本身会带一个增益formula_35：
在够多次的迭代后，向量的角度会接近想要的角度formula_5。以一般的应用来说，40次的迭代（"n" = 40）已可以有小数10位的精度。
唯一未解决的问题是判断每一次迭代要顺时针旋转或逆时针旋转（选择formula_38的值）。这可以记录每一次旋转的角度，从还需要旋转的角度中减去此一角度，会得到下一个还需要旋转的角度formula_5。若formula_40为正，需要顺时针旋转，否则，就需要顺时针旋转：
formula_43的值需要事先计算且记录下来。不过若是小角度，根据小角度近似，在定点数下可得formula_44，因此可以节省储存用的空间。
如以上所述，角度formula_5的正弦函数为其"y"坐标，余弦函数为其"x"坐标。
向量模式.
上述旋转模式的演算法，是旋转原来位在x轴上的单位向量。但此演算法可以用来旋转角度在−formula_46及formula_46之间的任意向量，旋转的方向则依formula_48的正负号决定。
向量模式下的演算法和旋转模式略有不同。其启始向量的"x"坐标要为正值，"y"坐标则为任意值。持续转动的目的是将向量旋转到"x"轴（因此y座标为0）。每一步里的旋转方向会由"y"的值决定。formula_48的最终值包括了总旋转角度。"x"的最终值是原向量的大小，再乘以"K"。因此，可以看出向量模式可以进行直角坐标到极坐标的转换。
实现.
Java的Math类别中有codice_1方法可以实现二进位的移位，C语言有ldexp函数，x86处理器有codice_2浮点运算。
软体范例（Python）.
from math import atan2, sqrt, sin, cos, radians
ITERS = 16
theta_table = [atan2(1, 2**i) for i in range(ITERS)]
def compute_K(n):
 Compute K(n) for n = ITERS. This could also be
 stored as an explicit constant if ITERS above is fixed.
 k = 1.0
 for i in range(n):
 k *= 1 / sqrt(1 + 2 ** (-2 * i))
 return k
def CORDIC(alpha, n):
 K_n = compute_K(n)
 theta = 0.0
 x = 1.0
 y = 0.0
 P2i = 1 # This will be 2**(-i) in the loop below
 for arc_tangent in theta_table:
 sigma = +1 if theta &lt; alpha else -1
 theta += sigma * arc_tangent
 x, y = x - sigma * y * P2i, sigma * P2i * x + y
 P2i /= 2
 return x * K_n, y * K_n
if __name__ == "__main__":
 # Print a table of computed sines and cosines, from -90° to +90°, in steps of 15°,
 # comparing against the available math routines.
 print(" x sin(x) diff. sine cos(x) diff. cosine ")
 for x in range(-90, 91, 15):
 cos_x, sin_x = CORDIC(radians(x), ITERS)
 print(
 f"{x:+05.1f}° {sin_x:+.8f} ({sin_x-sin(radians(x)):+.8f}) {cos_x:+.8f} ({cos_x-cos(radians(x)):+.8f})"
输出.
$ python cordic.py
 x sin(x) diff. sine cos(x) diff. cosine
-90.0° -1.00000000 (+0.00000000) -0.00001759 (-0.00001759)
-75.0° -0.96592181 (+0.00000402) +0.25883404 (+0.00001499)
-60.0° -0.86601812 (+0.00000729) +0.50001262 (+0.00001262)
-45.0° -0.70711776 (-0.00001098) +0.70709580 (-0.00001098)
-30.0° -0.50001262 (-0.00001262) +0.86601812 (-0.00000729)
-15.0° -0.25883404 (-0.00001499) +0.96592181 (-0.00000402)
+00.0° +0.00001759 (+0.00001759) +1.00000000 (-0.00000000)
+15.0° +0.25883404 (+0.00001499) +0.96592181 (-0.00000402)
+30.0° +0.50001262 (+0.00001262) +0.86601812 (-0.00000729)
+45.0° +0.70709580 (-0.00001098) +0.70711776 (+0.00001098)
+60.0° +0.86601812 (-0.00000729) +0.50001262 (+0.00001262)
+75.0° +0.96592181 (-0.00000402) +0.25883404 (+0.00001499)
+90.0° +1.00000000 (-0.00000000) -0.00001759 (-0.00001759)
硬体范例.
实现CORDIC需要的逻辑闸大约和乘法器相当，两者都是用位元移位和加法所组合的。要选择乘法器或是CORDIC会随应用而定。若复数以其实部和虚部表示（直角座标），复数乘法会需要进行四次的乘法。但若复数以极座标表示，只要一个CORDIC即可处理，这更适合用在其乘积的量值不重要的应用（例如将向量和单位圆上的向量相乘的情形）。在之类的通讯相关电路中，常会用到CORDIC。
双重迭代CORDIC.
在Vladimir Baykov的二篇文献中，曾经提到用「双重迭代」（double iterations）来实现反正弦函数、反余弦函数、自然对数、指数函数以及双曲函数。双重迭代中的作法和传统的CORDIC演算法不同，传统的CORDIC演算法中，迭代变数会在每次迭代时加一。但在双重迭代中，迭代变数会先重复一次，然后才加一。因此双重迭代CORDIC演算法的迭代变数会是formula_50，而传统CORDIC演算法的迭代变数是formula_51。双重迭代法保证方法的收敛，不过其引数的有效范围会变化。
针对formula_52进制数字系统中，通用的CORDIC收敛问题，可以证明针对正弦、余弦及反正切函数，每一个i（i = 0或1到n，其中n是位数）进行formula_53次迭代就可以保证收敛。若是自然对数、指数、双曲正弦、双曲余弦及双曲反正切函数，每一个i需要进行formula_52次迭代。若是反正弦函数及反余弦函数，每一个i需要进行2 formula_53次的迭代。
若是双曲反正弦及双曲反余弦函数，每一个i需要进行2R次的迭代。
相关演算法.
CORDIC属于「移位及加法」（shift-and-add）的演算法，就像Henry Briggs文献提到的对数和指数演算法一样。也是可以计算许多基本函数的移位及加法演算法，是复数平面下对数和指数演算法的推广。BKM可以计算实数角度formula_56（以弧度表示）的正弦和余弦，其方式是计算formula_57的指数，也就是formula_58。BKM演算法比CORDIC要复杂一些，但其优点是不需考虑比例因子（"K"）。