Do-s和DO-for浮点运算？

Question

为了确保良好的数值稳定性和结果的高精度，浮点运算（IEEE754，如果存在混淆）有什么好处和不做什么？

我知道有些人不喜欢减去相似数量的数量，但我很好奇其他有什么好的规则。

Answer 1

首先，输入浮点数 NOT 的概念必须遵循与实数相同的规则......一旦你接受了这个，你就会理解大部分的陷阱。

以下是我一直遵循的一些规则/提示：

• 永远不要将浮点数与零或其他任何内容进行比较（IE不这样做：if (myFloat == 0)
• 关联属性不适用于浮点...意味着(a + b) + c != a + (b + c)
• 请记住，总有四舍五入
• 浮点数不一定具有唯一的逆
• 没有带浮点数的闭包......永远不要假设浮点运算的结果会产生有效的浮点数。
• 分配财产不成立
• 尽量避免使用浮点数比较...因为舍入错误会导致意外结果

Answer 2

带浮点数的＃1“不”规则是：

不要使用整数就足够的浮点数。

Answer 3

了解浮点的行为。

不要相信简单的规则足以正确使用它们。

例如，至少有两个答案提出应该禁止比较浮点的平等性。首先，有些情况下需要比较它们的平等性。然后，当进行范围检查是需要的时候，你还需要意识到它有它的缺陷，例如它不是传递性的，这是大多数人将为相等性测试所假设的属性。

Answer 4

请记住，因为错误的浮点运算people died 和数十亿美元的damages发生了。

Answer 5

永远不要尝试做等于比较

double da，db;

...

if（da == db）then something。

请记住，C默认使用double，所以如果你想做单精度，请明确它

float fa，fb;

...

fa = fb + 1.0;

将fb转换为double执行双重添加然后转换为单个并执行单个等于

相反

fa = fb + 1.0F。

全部单身。

如果您要使用像1.0这样的整数，请不要在代码中使用小数。如果可以最小化ascii数字，您可以从编译器/工具中获得更高的可靠性。所以

fa = fb + 1;

或代替

fa = fb + 0.3333333F;

做这样的事情（如果对准确性感兴趣）。

fc = 1; fc = fc / 3; fa = fb + fc;

很多其他人，浮点数很痛苦，编译器和库不是那么好，fpus有错误，IEEE非常痛苦并导致更多错误。不幸的是，这是我们在大多数平台上生活的世界。

Answer 6

我避免浮点陷阱的“主要武器”是牢牢掌握其工作方式。我认为Chris Hecker很好地解释了基础知识。

Answer 7

搜索，下载和阅读 “每个计算机科学家都应该了解浮点运算”