作为一个学习项目，我正在使用C++在软件中实现浮点运算(add、sub、mul、div)。目标是更加熟悉浮点行为的底层细节。我正在尝试将我的处理器操作与精确位匹配，即IEEE754标准。到目前为止，它一直运行良好，add、sub和mult表现完美，我对它进行了大约1.1亿次随机操作测试，并得到了与处理器在硬件中所做的完全相同的结果。(虽然没有考虑边缘情况、溢出等)。之后，我开始移动到最后一个操作，除法。它工作正常并达到了想要的结果，但有时我会把最后一个尾数弄错，而不是四舍五入。我很难理解为什么。我一直在使用的主要引用是来自JohnFarrier的精彩演讲(时间戳位于显示如何舍入的位置)
在我的数值模拟中，我有类似于以下片段的代码doublex;do{x=/*somecomputation*/;}while(x对于某些平台(例如linux、x87数学)上的某些编译器(例如gcc)，可能会出现x以高于double的方式计算(“超精度”)。(更新:当我在这里谈论精度时，我指的是精度/和/范围。)在这些情况下，可以想象比较(x)返回false，即使下一次x被四舍五入降低到double，它变为0。(并且不能保证x不会在任意时间点向下舍入。)有什么方法可以执行这种比较是可移植的，在内联代码中工作，没有性能影响并且不排除一些任意范围(0，eps)？我尝试使用(x::denorm_m
给定此示例C++代码片段:voidfloatSurprise(){//thesecomefromsomesortofcalculationinta=18680,b=3323524,c=121;floatm=float(a)/c;//variant1:calculateresultfromsingleexpressionfloatr1=b-(2.0f*m*a)+(m*m*c);cout输出是:dev1=439703dev2=439702在调试器中查看时，值实际上分别为439702.50和439702.25，这本身很有趣-不确定为什么iostream默认打印没有小数部分的float。编辑:
为什么我需要放置3.14f而不是3.14来禁用所有这些警告？这是否有连贯的原因？ 最佳答案 这就是C++(和C)标准所决定的。浮点文字是double类型，如果你需要它们是float，你可以在它们后面加上一个f后缀。似乎没有任何具体说明原因，但我猜它是a)为了与C的兼容性，以及b)在精度和存储之间进行权衡。2.13.3FloatingliteralsThetypeofafloatingliteralisdoubleunlessexplicitlyspecifiedbyasuffix.ThesuffixesfandFspecifyfloa
使用std::exp计算e^-infinity在使用无穷大的浮点表示和构建x64二进制文件时返回-infinity使用VisualC++2013。我希望它返回0，这是Win32版本或采用double的std::exp版本的情况。以下构建为x64的代码演示了该问题。#include#includeintmain(constintargc,constchar**argv){std::cout::infinity())::infinity())编译的命令行选项(取自VisualStudio):/GS/Wall/Gy/Zc:wchar_t/Zi/Gm-/Od/sdl/Fd"x64\Releas
我一直假设以下测试对于somefloat的有限值(没有INF，没有NAN)总是会成功:assert(somefloat*0.0==0.0);在Multiplyby0optimization据说doublea=0.0和doublea=-0.0严格来说不是同一件事。所以我想知道这是否会导致某些平台出现问题，例如上述测试的结果是否取决于abeeingpositiveornegative. 最佳答案 如果您的实现使用IEEE754算法(大多数都这样做)，那么正零和负零将比较相等。由于表达式的左侧对于有限a只能是正零或负零，因此断言将始终为真
我不确定如何在C或C++中处理浮点异常。来自wiki，有以下类型的浮点异常:IEEE754specifiesfivearithmeticerrorsthataretoberecordedin"stickybits"(bydefault;notethattrappingandotheralternativesareoptionaland,ifprovided,non-default).*inexact,setiftherounded(andreturned)valueisdifferentfromthemathematicallyexactresultoftheoperation.*un
目录前言：引言： 浮点数存储规则举个栗子：TIP：单精度浮点数存储的模型（float）双精度浮点数存储的模型（double）IEEE对M的特殊规定IEEE对E的特殊规定小试牛刀先看第一段代码再看第二段代码前言：我们首先需要知道什么是浮点型，以下是两种常见的浮点型。3.14159------------- 这是最常见的浮点型，也就是小数。1E10------------- 这个也表示浮点型，E表示底数10，而E后面的数表示指数，所以E10就是10^10,而E前面的1是数量级，综上，1E10就是1*10^10。引言：我们先看一段代码intmain(){ intn=9; float*pFloat=
题目描述：给你一个整数数组 nums ，你可以对它进行一些操作。每次操作中，选择任意一个 nums[i] ，删除它并获得 nums[i] 的点数。之后，你必须删除 所有 等于 nums[i]-1 和 nums[i]+1 的元素。开始你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。示例1：输入：nums=[3,4,2]输出：6解释：删除4获得4个点数，因此3也被删除。之后，删除2获得2个点数。总共获得6个点数。示例 2：输入：nums=[2,2,3,3,3,4]输出：9解释：删除3获得3个点数，接着要删除两个2和4。之后，再次删除3获得3个点数，再次删除3获得3个点数。总共获得9个点数。
我有一个MDB数据库，其中包含有关论坛帖子的以下属性:threadauthor(postedinthethread)children(alistofauthorswhorepliedtothepost)child_count(numberofchildreninthelist)我正在尝试使用以下节点构建图表:threadauthorchildauthors我的数据库中的不同作者总数超过30,000，但生成的作者计数图表大约为3000。或者，在总共33000个节点中，以下代码生成大约5000。这里发生了什么？fordocincoll.find():thread=doc['thread']
