human
用語を可能な限り簡素化します
T1（x）=（3x+7）^2
gpt
ステップ1：
T1（x）=（3x+7）x（3x+7）
ステップ2：最初のビノミック式の適用
T1（x）=9x²+42x+49

それでも何かを手伝ってもらえますか？
human
x64アセンブラーにT1（x）の実装を作成します。実行速度で関数を最適化します。
gpt
T1のX64アセンブラー実装は次のとおりです。

「ASM
セクション.data
X：DQ 1.0;Xを二重精度の浮動小数点値として宣言します
const_9：DQ 9.0
const_42：DQ 42.0
const_49：DQ 49.0

セクション.text
グローバルT1
T1：
    ;xをxmm0にロードします
    movsd xmm0、qword [x]

    ;XMM0からXMM11にXをロードします
    movsd xmm1、xmm0

    ;xをxに掛けます
    MolSD XMM0、XMM0

    ;Xを9に掛けます
    molsd xmm0、[const_9]

    ;Xに42を掛けます
    molsd xmm1、[const_42]

    ;中間結果を追加します
    addsd xmm0、xmm11

    ;49を追加します
    addsd xmm0、qword [const_49]

    ;結果をxに保存します
    movsd qword [x]、xmm0

    ;終了プログラム
    MOV EAX、1
    Xor EBX、EBX
    int 0x80
`` `

実行速度を最適化するために、x64アセンブラーにT1（x）の実装を作成するときに考慮すべき一般的な手順を次に示します。

 - 効率的なX64コマンドを使用して、実行速度を最大化します。また、プロセッサのパイプラインを中断しないように、コードにできるだけ少ないジャンプを使用するようにする必要があります。
 - 利用可能なプロセッサを使用して、データを保存し、ストレージアクセスを最小限に抑えます。
 - メモリアクセスの使用を避けます：メモリへのアクセスは、登録へのアクセスよりも遅くなります。したがって、できるだけ少ないメモリアクセスを使用してみてください。

さらに、実行速度を最適化するために、パイプライン、SIMDテクノロジー、キャッシュなどのプロセッサ固有の側面を観察する必要があります。