Question

我正在运行一些使用python和numpy以及scipy的{{1}}个v3.3.2脚本。我怀疑在我的计算中存在数值精度问题，我想提高我编写的某些特定模块的精度，看看它是否会对最终结果产生影响。在我的模块中，我使用了一些代数操作和math。

如何操作已经由我编写的模块中的计算精度？（我可以修改它）。我已经看到有几个模块可用，例如numpy.sqrt和decimal以及mpmath，我试图从文档中找出哪一个更适合我的任务。第一个已经安装，我应该安装另外两个。理想情况下，我想在模块的顶部编写一个命令，并在该模块中指定我需要的精度，是否存在类似的东西？

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我认为问题可能来自二阶导数的计算：

bigfloat

我看到渐变的结果完全不同：

def secondderivative(x,y):
  xl     = np.roll(x,1) # x1
  xr     = np.roll(x,-1)# x3
  yl     = np.roll(y,1)
  yr     = np.roll(y,-1)

  ind    = np.where(np.isnan(y) | np.isnan(yl) | np.isnan(yr) )[0]

  deriv2 = (2 * yl / ((x - xl)  * (xr - xl))
        - 2 * y  / ((xr - x)  * (x - xl))
        + 2 * yr / ((xr - xl) * (xr - x)))

  for i in ind:
    deriv2[i] = np.nan

  deriv2[0]             = np.nan
  deriv2[len(deriv2)-1] = np.nan
  return deriv2

Answer 1

当您的代码基于numpy / scipy和co。时，您只能使用这些库支持的类型。这是overview。

Extended precision段将与您相关。

将numpy / scipy与decimal，mpmath和co结合使用。需要做很多工作（一般情况下）！

显示一些代码会更加明智，以便人们可以猜出发生了什么。即使精度有限，也有一些技术会产生影响：例如： iterative-refinement in solving linear systems

python中的精度更高

1 个答案: