为什么我会使用2的补码来比较两个双打而不是将它们的差异与epsilon值进行比较？

Question

引用here和here ...为什么我会使用两个补码而不是epsilon方法？对于大多数情况来说，似乎epsilon方法已经足够好了。

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更新：我纯粹在寻找理论上的理由，为什么你要使用其中一个。我一直使用epsilon方法。

有没有人成功使用2的补码比较？为什么？为什么不呢？

Answer 1

您引用的第二个链接提到了一篇对该问题有相当长描述的文章：

http://www.cygnus-software.com/papers/comparingfloats/comparingfloats.htm

但除非你调整性能，否则我会坚持使用epsilon，以便人们可以调试你的代码

Answer 2

简而言之，在比较两个原始未知的浮点数时，选择一个有效的epsilon几乎是不可能的。

例如：

在比较亚特兰大GA，达拉斯德克萨斯州和俄亥俄州的一些地方之间的英里距离时，有什么好的epsilon？

在比较我的左脚，右脚和桌子下面的电脑之间的距离时，有什么好的epsilon？

修改

好的，我让很多人不理解为什么你不知道你的epsilon是什么。

回到过去的传说，我写了两个与NeverWinter Nights（BioWare制作的游戏）合作的程序。其中一个程序采用二进制模型并将其转换为ASCII。另一个程序采用ASCII模型并将其编译为二进制。我写的其中一个测试是采用所有BioWare的二进制模型，将它们反编译为ASCII，然后再反转为二进制模型。然后我将我的二进制版本与BioWare的原始版本进行了比较。比较期间的一个问题是处理浮点值的一些轻微差异。因此，我没有为每种类型的浮点数（顶点，法线等）提出一堆不同的EPSILONS，而是希望使用诸如此两个补码比较之类的东西。从而避免了整个多重EPSILON问题。

同一类型的问题可以应用于处理第三方数据的任何类型的软件，然后需要使用原始数据验证其结果。在这些情况下，您可能甚至不知道浮点值代表什么，您只需要比较它们。我们的工业自动化软件遇到了这个问题。

修改

大声笑，这是由不同的人投票决定的。

我将问题归结为此，给定两个任意浮点数，你如何决定使用什么epsilon？你不能。

如何将1e23和1.0001e23与epsilon进行比较，仍然使用相同的epsilon比较1e-23和5.2e-23？当然，你可以做一些动态的epsilon技巧，但这是整数比较的整点（不要求整数是精确的）。

整数比较能够比较使用epsilon的两个浮点数相对于数字的大小。

修改

史蒂夫，让我们看看你在评论中所说的内容：

“但你知道平等对你意味着什么......因此，你应该能够找到一个合适的epsilon”。

转过这句话说：

“如果您知道平等对您意味着什么，那么您应该能够找到合适的epsilon。”

我想说的是，有些应用程序我们不知道绝对意义上的平等意味着什么，因此我们不得不求助于相对比较，即整数版本试图做。

Answer 3

bits方法可能更快。我说可能因为在现代（多核，高流水线）处理器上，通常不可能猜出什么是真正的更快。 编码最简单，最明显正确的实现，然后测量，然后进行光学处理。

Answer 4

说到速度，请遵循以下规则：

1. 如果您不是一位经验丰富的开发人员，请不要进行优化。
2. 如果您是经验丰富的开发人员，请不要进行优化。

做最简单的方法。

亚历

Answer 5

奥斯卡的权利。除非你真的需要这种表现，否则不要搞砸。

而你没有。如果你处于这样的情况，你就不需要问这个问题 - 你已经知道了。如果你认为你这样做，那么你就不这样做。你的表现问题在别处。只需使用可读的版本。

Answer 6

使用任何按位比较的方法会在分数由近似值表示时导致问题。所有具有未以2的幂（1/2,1 / 4,1 / 8,1 / 65536和＆amp; c）命名的分数的浮点数是近似的。所以，当然，都是非理性的数字。

浮动第三= 1/3; 浮动二= 2.0; float another_two = third * 6.0; if（two！= another_two）    print（“近似！\ n”）;

唯一比较按位的方法是当你以完全相同的方式得出浮点数时，或者它们是精确的表示（整数，分数幂为2）。即使这样，也可能有多个数字的表示，尽管我从未在工作系统中看到过这种情况。