我不知道为什么在Java或其他语言中f或F放在浮点值之后？例如，floatfVariable=12.3f;除了表明这是一个浮点值之外的任何特征？ 最佳答案 默认情况下12.3是double文字。告诉编译器将其视为float显式->使用f或F。见教程pageontheprimitivetypes. 关于java-为什么f放在浮点值之后？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions
我不知道为什么在Java或其他语言中f或F放在浮点值之后？例如，floatfVariable=12.3f;除了表明这是一个浮点值之外的任何特征？ 最佳答案 默认情况下12.3是double文字。告诉编译器将其视为float显式->使用f或F。见教程pageontheprimitivetypes. 关于java-为什么f放在浮点值之后？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions
与许多语言一样，Swift的除法运算符默认为整数除法，因此:letn=1/2print(n)//0如果你想要浮点除法，你必须这样做letn1=1.0/2letn2=1/2.0letn3=Double(1)/2letn4=1/Double(2)print(n1)//0.5print(n2)//0.5print(n3)//0.5print(n4)//0.5同样，与大多数其他语言一样，您不能转换整个操作:letn5=Double(1/2)print(n5)//0.0这是因为swift执行1和2的整数除法(1/2)并得到0，然后它尝试将其转换为Double，有效地给出你0.0。我很好奇为什么以
我知道浮点计算存在准确性问题，并且有很多问题可以解释原因。我的问题是，如果我两次运行相同的计算，是否可以始终依赖它来产生相同的结果？哪些因素可能会影响这一点？计算之间的时间间隔？CPU的当前状态？不同的硬件？语言/平台/操作系统？太阳耀斑？我有一个简单的物理模拟，想录制session以便重播。如果可以依赖计算，那么我应该只需要记录初始状态加上任何用户输入，我应该总是能够准确地重现最终状态。如果计算不准确，开始时的错误可能会在模拟结束时产生巨大影响。我目前在Silverlight工作，但我很想知道这个问题是否可以得到一般性的回答。更新:最初的答案是肯定的，但显然这并不像所选答案的评论中所
如何将具有start和end区间的Range转换为Float值？我收到错误，因为TypeError:can'titeratefromFloatIRBsessionirb(main):058:0>(1..10).to_a=>[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]irb(main):059:0>('a'..'k').to_a=>["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j","k"]irb(main):061:0>((1.1)..(1.10)).to_aTypeError:can'titeratefromFloatfrom(irb):61:in`ea
我知道浮点运算并不精确，$x和$x+1靠得太近以至于它们四舍五入为相同的浮点值，如果您使用1到1025之间的任何数字，它显示输出为EQUAL但只有在您使用超过1025的值后，它才会开始输出“不等于”。我想知道为什么？背后的原因是什么？为什么只在1025之后？ 最佳答案 对于float，您的假设$x==$x+1不一定为真:$x=2;echo((float)($x+1)==(float)($x))?'EQUAL':'NotEqual';产生“不等于”。在评论(http://www.h-schmidt.net/FloatConverter
我对傅立叶变换的有限理解是，您应该能够在不更改原始数据的情况下在时域和频域之间切换。所以，这里是我(认为我)正在做的事情的总结:使用kiss_fft_next_fast_size(994)确定我应该使用1000。使用kiss_fft_alloc(...)创建一个kiss_fft_cfg，nfft=1000。通过将额外的点填充为零，将我的输入数据从994扩展到1000。将kiss_fft_cfg连同我的输入和输出数组传递给kiss_fft(...)。使用kiss_fft_alloc(...)创建一个inversekiss_fft_cfgnfft=1000。将逆kiss_fft_cfg传递
好吧，我是初学者，这是我计算机科学专业的一年。我正在尝试做我教科书中的一个练习，让我使用一个名为MovieData的结构，该结构具有一个构造函数，它允许我在MovieData时初始化成员变量结构被创建。这是我的代码的样子:#include#include#includeusingnamespacestd;//structcalledMovieDatastructMovieData{stringtitle;stringdirector;unsignedyear;unsignedrunning_time;doubleproduction_cost;doublefirst_year_reve
我有以下代码行。hero->onBeingHit(ENEMY_ATTACK_POINT*(1.0-hero->getDefensePercent()));voidonBeingHit(intdecHP)方法接受整数并更新健康点数。floatgetDefensePercent()方法是一个返回英雄防御百分比的getter方法。ENEMY_ATTACK_POINT是定义为#defineENEMY_ATTACK_POINT20的宏常数因子。假设hero->getDefensePercent()返回0.1。所以计算是20*(1.0-0.1)=20*(0.9)=18每当我尝试使用以下代码时(没有
我正在开发一个进行大量浮点计算的应用程序。我们在具有double浮点值的Intelx86上使用VC++。我们声称我们的计算精确到n个十进制数字(现在是7，但试图声称是15)。当我们的结果略有变化(由于代码重构、清理等)时，我们会根据其他来源来验证我们的结果。我知道很多因素都会影响整体精度，例如FPU控制状态、编译器/优化器、浮点模型和操作本身的整体顺序(即算法本身)，但考虑到固有的不确定性在FP计算中(例如，无法表示0.1)，要求所有计算的任何特定精度似乎是无效的。我的问题是:在不进行任何类型的分析(例如区间分析)的情况下，对FP计算的准确性做出任何一般性声明是否有效？如果是这样，可以
