过去我将RGB图像(从物理模拟生成)保存为8位/channelPPM或PNG或JPEG。现在我想保留模拟输出的动态范围，这意味着保存浮点图像，然后将转换为8位/channel作为后处理步骤(因此我可以调整转换为8位无需再次运行冗长的模拟)。是否出现了“标准”浮点图像格式？良好的免费支持库/查看器/操作工具，最好在Debian中提供，将是一个奖励。 最佳答案 您是否查看过RadianceRGBE(.hdr)和OpenEXR(.exr)。RGBE有一些sourcecodehere.NVIDIA和ATI都在其显卡中支持EXR数据。有来自O
我需要每秒运行240000次矩阵vector乘法。矩阵是5x5并且始终相同，而vector在每次迭代时都会发生变化。数据类型为float。我正在考虑使用一些SSE(或类似)指令。我担心算术运算的数量与所涉及的内存运算的数量相比太少了。您认为我可以得到一些切实的(例如>20%)改进吗？我需要英特尔编译器吗？你能指出一些引用吗？ 最佳答案 Eigen用于vector、矩阵等的C++模板库...两者都有针对固定大小的小矩阵(以及动态大小的矩阵)的优化代码使用SSE优化的优化代码所以你应该试一试。
今天早上我有一个小小的WTF时刻。WTF可以总结为:floatx=0.2f;floaty=0.1f;floatz=x+y;assert(z==x+y);//Thisassertistriggered!(Atleastwithvisualstudio2008)原因似乎是表达式x+y被提升为double并与z中的截断版本进行比较。(如果我将z更改为double则不会触发断言)。我可以看到，出于精度原因，在将结果转换为单精度之前以double执行所有浮点运算是有意义的。我在标准中找到了以下段落(我想我已经知道了，但不是在这种情况下):4.6.1."float类型的右值可以转换为double类
我们需要通过在C/C++中实现特定算法来解决的大多数科学计算问题都需要远低于double的精度。例如，1e-6、1e-7精度涵盖了ODE求解器或数值积分的99%情况。即使在我们确实需要更高精度的极少数情况下，通常数值方法本身在我们梦想达到接近double的精度之前都会失败。示例:由于舍入误差，即使在求解标准的nostiff常微分方程时，我们也不能期望简单的Runge-Kutta方法具有1e-16的精度。在这种情况下，double要求类似于要求对错误答案有更好的近似值。然后，在大多数情况下，激进的浮点优化似乎是双赢的局面，因为它可以使您的代码更快(快得多!)，并且不会影响特定问题的目标准
//valuewillalwaysbeintherangeof[0.0-maximum]floatobtainRatio(floatvalue,floatmaximum){if(maximum!=0.f){returnvalue/maximum;}else{return0.f;}}maximum的范围可以是任何值，包括负数。value的范围也可以是任何值，但仅当输入在[0.0-maximum]的范围内时，该函数才需要“有意义”。输出应始终在[0.0-1.0]范围内我有两个问题想问:这种相等比较是否足以确保函数永远不会被零除？如果最大值是退化值(极小或极大)，函数是否有可能返回[0.0-
当我在支持软件float仿真(禁用硬件浮点)的32位powerpc内核中运行以下C++程序时，我得到一个不正确的条件评估。有人能告诉我这里的潜在问题是什么吗？#includeintmain(){intnewmax=1;if((newmax+0.0)>256){printf("\nShouldn'tbehere\n");}else{printf("\nShouldbehere\n");}}编译:powerpc-linux-g++-msoft-float-cfloating.cxxpowerpc-linux-g++-ofloatingfloating.o目标系统中的输出:[linux:/]
我想将浮点值转换为不饱和的16位无符号整数(改为环绕/溢出)。#include#includevoidsatur_wrap(){constfloatbigVal=99000.f;const__m128bigValVec=_mm_set1_ps(bigVal);const__m64outVec64=_mm_cvtps_pi16(bigValVec);#if0const__m128ioutVec=_mm_movpi64_epi64(outVec64);#else#if1const__m128ioutVec=_mm_packs_epi32(_mm_cvttps_epi32(bigValVec
为什么0f在C++中不被视为浮点字面量？#includeusingnamespacestd;intmain(){cout编译上面给了我C2509(syntaxerror:'badsuffixonnumber')使用VS2008。 最佳答案 如果此设计决策有明确说明的原因，则应在C99“基本原理”文档中(C++从C中逐字复制所有这些内容，而没有重新考虑)。但是没有。这就是关于“f”后缀的所有内容:§6.4.4.2FloatingconstantsConsistentwithexistingpractice,afloating-poin
我有一种情况，其中一些数值结果(涉及使用double和float的浮点运算)对于大输入大小变得不正确，但对于小输入大小却不正确。一般来说，我想知道哪些工具可用于诊断数值溢出和有问题的精度损失等情况。换句话说:是否有一个工具提示溢出等问题，就像valgrind提示内存错误一样？ 最佳答案 如果启用浮点异常，则FPU可以在溢出时抛出异常。具体如何工作取决于操作系统。例如:在Windows上，您可以使用_control87取消屏蔽_EM_OVERFLOW以便在溢出时获得C++异常。在Linux上，您可以使用feenableexcept在F
最近，我很好奇浮点哈希算法是如何工作的，所以我查看了boost::hash_value的源代码。原来是fairlycomplicated.实际的实现循环遍历基数中的每个数字并累积一个哈希值。与整数散列函数相比，它涉及更多。我的问题是:为什么浮点哈希算法应该更复杂？为什么不直接对浮点值的二进制表示进行散列，就好像它是一个整数一样？喜欢:std::size_thash_value(floatf){returnhash_value(*(reinterpret_cast(&f)));}我意识到float不能保证在所有系统上都与int大小相同，但是可以使用一些模板元程序来处理这种事情推导出与fl
