Очень медленный std :: pow () для баз, очень близких к 1

У меня есть числовой код, который решает уравнение f(x) = 0в котором я должен поднять x к власти p, Я решаю это, используя кучу вещей, но в конце концов у меня есть метод Ньютона. Решение оказывается равным x = 1и, следовательно, является причиной моих проблем. Когда итеративное решение приближается к 1, сказать x = 1 + 1e-13время, необходимое для вычисления std::pow(x, p) растет чрезвычайно легко, в 100 раз, делая мой код непригодным для использования.

Эта машина работает под управлением AMD64 (Opteron 6172) на CentOS, и команда проста y = std::pow(x, p);, Подобное поведение проявляется на всех моих машинах, на всех x64. Как задокументировано Вот, это не только моя проблема (то есть, кто-то еще пьяный), появляется только на x64 и только для x рядом с 1.0, Подобная вещь случается с exp,

Решение этой проблемы жизненно важно для меня. Кто-нибудь знает, есть ли способ обойти эту медлительность?

РЕДАКТИРОВАТЬ: Джон указал, что это связано с ненормальными. Вопрос в том, как это исправить? Код C ++, скомпилированный с g++ для использования в GNU Octave, Похоже, что хотя я установил CXXFLAGS включать -mtune=native а также -ffast-math, это не помогает, и код работает так же медленно.

PSEUDO-SOLUTION FOR NOW: Для всех, кому небезразлична эта проблема, предложенные ниже решения не сработали лично для меня. Мне действительно нужна обычная скорость std::pow(), но без вялости вокруг x = 1, Решение для меня лично заключается в использовании следующего хака:

inline double mpow(double x, double p) __attribute__ ((const));

inline double mpow(double x, double p)
{
double y(x - 1.0);
return (std::abs(y) > 1e-4) ? (std::pow(x, p)) : (1.0 + p * y * (1.0 + (p - 1.0) * y * (0.5 + (1.0 / 6.0) * (p - 2.0) * y)));
}

Граница может быть изменена, но для -40 < п < 40 ошибка меньше, чем примерно 1e-11, что достаточно хорошо. Из того, что я нашел, накладные расходы минимальны, и это решает проблему для меня.