特征浮点精度

Question

使用Eigen时，我遇到了浮点精度问题。

我有两个Eigen::MatrixXd;第一个矩阵A（nx1）只包含正整数，而第二个矩阵B（nx1）包含一个填充相同实数的列（例如：-0.714312）。

我需要计算以下Eigen::MatrixXd：

const auto exponential = [](double x)
{ return std::exp(x); };


MatrixXd W = B.unaryExpr(exponential);
MatrixXd residuals = A - W;

问题在于，当我打印剩余部分的总和时：

cout << residuals.sum();
// output = 6.16951e-06

通过使用R和相同的输入矩阵执行相同的操作，我获得了不同的值。

通过使用R矩阵，我得到-2.950208e-09。虽然A，B和W的元素总和在C++和R中都相同。

Answer 1

可能是R使用具有扩展精度（80位）的x87 FPU，而Eigen使用SSE单位（64位/双）。您可以使用Matrix<long double,Dynamic,Dynamic>矩阵类型或确保编译器将以x87 FPU为单位来检查。