blocks|key|4619160|text|我知道的唯一诀窍是，当你对一堆数字求和时，不要一次做一个-对它们进行分组，以便相加的数字大小大致相同。例如，要对一个庞大的随机数组求和，请按对递归求和。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4619161|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

The only trick I know is that when you're summing a bunch of numbers, don't do them one at a time - group them so that the additions are on numbers of approximately the same magnitude. To sum a huge array of random numbers for example, recursively sum by pairs.

blocks|key|2505645|text|Numerical+analysis是一个完整的数学领域，它不会简化为一些可以盲目应用的技巧。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2505646|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_analysis^0|0|I|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_analysis">Numerical analysis</a> is a whole field of mathematics and it isn't reduced to some tips one can apply blindly.

blocks|key|4528457|text|人们得到的是关于这个东西的博士论文，所以你在这里不会得到真正的可靠的建议，只是提示。一个技巧是避免减去数值相当接近的数字，这会放大噪声比特的影响。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|4528458|entityMap^0|S|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@$9|I|A|J|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|K|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$]]

People get PhD's writing about this stuff, so you won't get really solid advice here, just tips. One tip is to avoid subtracting numbers that are fairly close in value; that amplifies the effect of the noise bits.

blocks|key|4619328|text|您可以在内部启用FPU的扩展浮点精度，以使用10个字节。这就是我们使用的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4619329|http://www.website.masmforum.com/tutorials/fptute/fpuchap1.htm|offset|length|4619330|您还可以对数字进行排序，以便对大小相似的数字执行运算。|4619331|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|1Q|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|P|8|@]|9|@$D|Q|E|R|1|S]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|C]]]]

You can enable extended floating point precision of the FPU to use 10 bytes internally. This is what we use.

<a href="http://www.website.masmforum.com/tutorials/fptute/fpuchap1.htm" rel="nofollow">http://www.website.masmforum.com/tutorials/fptute/fpuchap1.htm</a>

You can also sort numbers so that operations are performed on numbers of similar magnitude.

blocks|key|2891714|text|您可以做许多小事，比如在单个表达式中执行尽可能多的浮点运算，并确保运算的所有输入都转换为浮点格式。当在浮点数和整数之间切换时，确保在整数转换之前向浮点数添加0.5的因子，以确保值四舍五入为最接近的整数。使用doubles或long+doubles将提高精度，从而降低舍入/累积误差的重要性。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2891715|你的会产生一些舍入误差，所以你真的想把它们推过你想要的意义。为此，一种选择是使用扩展精度浮点软件库，如High+Precision+Arithmetic+Library。使用库的好处是更高的精度，但以较慢的操作为代价。|offset|length|style|BOLD|2891716|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.nongnu.org/hpalib/^0|0|2|2Z|1F|X|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|Q|8|@$D|R|E|S|F|G]]|9|@$D|T|E|U|1|V]]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|O]]]]

There are many small things you can do such as doing as many floating point operations as possible in a single expression and making sure that all inputs to the operation are converted into floating point format. When switching between floating point and integers make sure to add a factor of 0.5 to the float before the integer conversion to ensure values are rounded to the closest integer. Using doubles or long doubles will increase the amount of precision and thus lessen the significance of the rounding/accumulated errors.

You will have some amount of roundoff errors, so you really want to push them past the significance you're looking for. One option for this would be using an extended precision floating point software library, such as the <a href="http://www.nongnu.org/hpalib/" rel="nofollow">High Precision Arithmetic Library</a>. Using a library has a benefit of higher precision at the cost of slower operation.

Are there any generally-applicable tips to reduce the accumulation of floating-point roundoff errors in C or C++? I'm thinking mainly about how to write code that gets compiled into optimal assembly language instructions, although strategies on overall algorithm design are also welcome.

How to reduce C/C++ floating-point roundoff

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云AI代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验

社区富文本编辑器全新改版！诚邀体验～ 

精选全网热门MCP server，让你的AI更好用 🚀

💥开发者 MCP广场重磅上线！

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

在C或C++中，有没有什么普遍适用的技巧可以减少浮点舍入误差的累积？我主要考虑的是如何编写编译成最佳汇编语言指令的代码，尽管整体算法设计的策略也是受欢迎的。

问如何减少C/C++浮点舍入
EN

回答 5

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何减少C/C++浮点舍入EN

回答 5

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何减少C/C++浮点舍入
EN