我应该如何处理那些可以变得很小以至于变成零的浮动数字
所以我只是在下面的代码中修复了一个有趣的bug，但是我不确定这个方法是否最好： b = b $ b $（如果（wp > 0）： p * = wp ＃取自然对数，当'probabilites'足够长，p结束 ＃为零 尝试： result = math.log（p） 因为结果不需要确切地说，我解决了这个问题，只需保持最小的非零值，并使用它
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与迭代乘法相比，std :: pow（）的数值稳定性是多少？
使用 std :: pow（）？ $来解决什么类型的稳定性问题？为了执行一个简单的函数来执行 log（n）迭代，它会更加稳定（或者更快，或者完全不同）如果指数已知是一个整数，相乘？ >比较稳定的方式，形式为 std :: pow（x，k / 2）？是否有意义的选择上述的方法，以提高到一个整数倍，然后乘以一个平方根，或者我应该假设 std :: pow（）对于这个机器的精度是快速和准确的？如果
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计算Logistic损失函数的值和梯度时避免数值溢出
目前我正在尝试实现一种机器学习算法，它涉及到逻辑损失函数在MATLAB中。不幸的是，由于数值溢出，我遇到了麻烦。 通常，对于给定的输入 s ， logistic函数的值是： $ p $ log（1 + exp（s）） 和逻辑损失函数的斜率是： $ pre code> exp（s）./（1 + exp（s））= 1./(1+exp（-s）） 在我的算法中， s = X
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指数函数的计算精度
我有一个给定的浮点数 X 和该数字的舍入，精确到 10 ^（ - n）小数点位置： X'。现在，我想知道，如果在计算指数函数之后： y = 2 ^（x），我的数字和四舍五入的数字之间的差异将保持在同一水平精确。我的意思是： | 2 ^（X）-2 ^（X'）| 10 ^（ - n-1） 解决方案 指数放大相对误差并且，通过扩展，ulp错误。考虑一下这个例子： $ $ p $ $
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如何在PHP中获得浮点数的二进制表示？
有什么办法在PHP中获得浮点数的二进制表示？像Java的 Double.doubleToRawLongBits（）给定一个正的浮点数，我想得到最大的可表示的浮点数小于这个数。在Java中，我可以这样做： double x = Double.longBitsToDouble（Double.doubleToRawLongBits（d） - 1） ; 但是我在PHP中没有看到
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在Javascript中处理浮动精度
我在javascript中有大量的数值 y 。我想通过将它们舍入到最接近的 x 的倍数来进行分组，并将结果转换为字符串。 如何解决烦人的浮点精度？ 例如： 0.2 + 0.4 = 0.6000000000000001 我尝试过的两件事： >>> y = 1.23456789 >>>> x = 0.2 >>>> parseInt（M
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CUDA中的累积和
有人可以指出我在正确的方向上如何做这种类型的计算并行，或告诉我这个方法的一般名称是什么？我不认为这些会返回相同的结果。 C ++ for（int i = 1; i x [i] = x [i] + x [i-1] CUDA int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x if（（i> 0）&&（i X
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快速算法并行计算Pi
我开始学习CUDA，我认为计算pi的长位数将是一个很好的介绍性项目。 我已经实现了简单的蒙特卡罗方法容易并行化。我简单地让每个线程在单位平方上随机生成点，计算出单位圆内有多少个点，然后使用简化运算来计算结果。 肯定不是用于计算常数的最快的算法。之前，当我在单线程CPU上执行此练习时，我使用 Machin式公式做计算的收敛速度要快得多。 这样的公式的一个例子： > 不幸
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并行与串行实现说明
我已经实现了使用jacobi方法求解线性系统的串行和并行算法。 我无法理解： 与串行相比，并行实现如此低的迭代次数（在两者中使用相同的方法）。 如何在并行实现中运行迭代次数不同？（6,7）？ 感谢！ 计划输出： Mathematica解决方案：{{-1.12756}，{4.70371}，{-1.89272}，{1.56218}} Serial：iteratio
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计算将矩形转换为2D中的另一个四边形的矩阵
在下图中，目标是计算将点a1a2a3a4转换为其对应物b1b2b3b4的单应性矩阵H. 即： [b1 b2 b3 b4] = H * [a1 a2 a3 a4] 你建议什么方法是计算H（3x3）的最佳方法。 a1 ... b4是在均匀坐标系（即[a1_x a1_y 1]'，...）中表示的2D中的点。 EDIT ： 对于这些类型的问题，我们使用SVD，所以我想看看
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odeint内存使用和执行时间
我注意到，与我的RK4算法或Mathematica的实现相比，odeint使用非常少的内存。对于相同的步长，odeint使用大约3.11GB，而我的程序使用7GB和与Mathematica，我不得不手动增加页面文件大小为40GB或者它用完内存。 （编辑： CPU使用率只有18％） 我很好奇这是怎么可能的，因为当我保存结果，数据文件在所有三种情况下几乎是相同的大小。 然而，当涉及到执行时
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牛顿方法实现
#include #include using namespace std; #define h powf（10，-7） #define PI 180 float funct（float x）{ return cos（x）-x; } float derivative（float x）{ return（（funct（
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复杂数字的C ++ Bessel函数
我想实现第一种和第二种类型的Bessel函数描述bessel函数用于C ++中的复数。现在我正在寻找可能性，在我的源代码中介绍他们。因为math.h只包含实数的贝塞尔函数，所以我有兴趣看到任何种类的可能性。 解决方案 a href =“http://www.boost.org/”rel =“nofollow”> Boost库实现第一和第二类的普通贝塞尔函数，以及第一和第二类的修改的贝塞尔函
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什么是数值最好的方法来计算平均值
什么是最好的计算平均值的方法？有了这个问题，我想知道用于计算平均值的算法在数值意义上是最好的。它应该有最小的舍入误差，不应该对上溢或下溢等敏感。 谢谢。 其他信息：增量方法首选，因为值的数量可能不适合RAM（对大于4 GB的文件进行多个并行计算）。 解决方案 您可以查看 http://citeseer.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1
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__builtin_prefetch，它读多少？
我想使用来优化一些RK4 GCC C ++代码。 __ builtin_prefetch 我有一些麻烦试图找出如何预取整个类。我不明白读取了多少 const void * addr 。所以我有从和到的下一个值。 $ b b for（int i = from; i { double kv = myLinks [i] .kv; particle * from =
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C＃：循环查找功能极小
我现在有这个功能： 公共双马克斯（双[] X，双[] Y） { //得到对X数组作为整数 为int的最小值和最大值XMIN = Convert.ToInt32（x.Min（））; INT XMAX = Convert.ToInt32（x.Max（））; //产生X值的输入拉格朗日 名单双I = 2; 双xOld =拉格朗日（XMIN，X，Y）; 双xNew = X
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在哪里可以找到在C＃中机器精度？
本机小量的标准地定义为添加到一个最小的数，给出了从一个不同的结果。 有一个双.Epsilon ，但名字很误导性：它是最小的（非正规化）双击价值表示的，因此没用任何一种数字节目。 我想获得的真正的小量的双击类型，所以不是有硬编码的公差到我的程序。我如何做到这一点。 解决方案 这是（我的机器上）： 1.11022302462516E-16 您可以轻松地计算
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性病::战俘给出了分数指数错误逼近
下面是我的意思是试图做 双X = 1.1402 双POW = 1/3; 性病::战俘（X，POW）-1; 结果是0，但我预计0.4465 方程为（1 + x）^ 3 = 1.1402 ，找到 X 。 解决方案 1/3 做的整数运算，所以你到'战俘'分配0。尝试 POW（X，1.0 / 3.0）;
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