Question

我正在从Scilab（类似于Matlab）将程序转换为C ++，我需要保持前一代码保持的相同精度级别。

注意：虽然保持相同的精度水平是理想的。如果完成的结果有某些错误，则可以接受。我面临的问题（如下所示）是由于循环，因此计算错误很快就会复杂化。但如果最终结果只有千分之一左右（例如1/1000 vs 1/1001），它就不会成为问题。

我简要介绍了一些不同的方法，包括：

Int vs Float示例： 而不是使用float 12.45，将其存储为124,500的整数。然后在适当时将所有内容转换回来。注意：我不确定这将如何处理我使用的代码（详情如下）。

我的程序如何产生错误结果的示例：

for (int i = 0; i <= 1000; i++)
{
    for (int j = 0; j <= 10000; j++)
    {
        // This calculation will be computed with less precision than in Scilab
        float1 = (1.0 / 100000.0);

        // The above error of float2 will become significant by the end of the loop
        float2 = (float1 + float2);
    }
}

我的问题是：

是否有一种普遍接受的方法可以保留浮点运算的准确性，或者上述方法之一是否足够？

Answer 1

在移植此类代码时保持精确度非常困难。不是因为这些语言对float的含义有着截然不同的观点，而是因为准确度限制的不同算法或假设是什么。例如，当在Scilab中执行数值积分时，它可以使用高斯求积法。而您可能尝试使用梯形方法。这两者可能都在使用相同的IEEE754单精度浮点数，但由于两种算法的收敛特性，您将获得不同的答案。那你怎么解决这个问题呢？

好吧，您可以浏览Scilab源代码，查看它所使用的所有算法。然后，您可以复制这些算法，处理Scilab隐含执行的任何数据的预处理或后处理（如果有的话）。这需要做很多工作。而且，坦率地说，可能不是花时间的最佳方式。相反，我将研究如何使用developer's documentation中的与其他语言的接口部分来了解如何直接从C，C ++，Java或Fortran代码调用Scilab函数。< / p>

当然，使用第二个选项，您必须考虑如何分发代码（如果需要）.Scilab具有GPL兼容许可证，因此您可以将其与代码捆绑在一起。但是，它很大（约180MB），你可能只想捆绑你需要的部分（例如，你不需要整个翻译系统）。这是更多的工作方式，但保证与您当前的Scilab解决方案的数字兼容性。

Answer 2

是否有一种普遍接受的方法可以保持漂浮的准确性点算术

“普遍接受”太宽泛，所以没有。

上述方法之一是否足够？

是。特别是gmp似乎是一个标准的选择。我还要看看Boost Multiprecision library。

手动编码的整数方法也可以起作用，但肯定不是选择的方法：它需要更多的编码，更严格的方法来存储和处理非常精确的整数。

Answer 3

如果您的编译器支持它，请使用BCD（二进制编码的十进制）

萨姆

Answer 4

嗯，如果使用GCC编译器，另一种选择是使用quadmath / __ float128类型。

在C ++中处理难以置信的精确浮点计算时，保持准确性的标准方法是什么？

4 个答案: