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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 IEEE 754 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 John Farrier 的精彩演讲(时间戳位于显示如何舍入的位置):
https://youtu.be/k12BJGSc2Nc?t=1153
四舍五入对所有操作都非常有效,但给我的部门带来了麻烦。让我给你一个具体的例子。我正在尝试将 645.68011474609375 除以 493.20962524414063
我得到的最终结果是:
我的:0-01111111-01001111001000111100000
c++_:0-01111111-01001111001000111100001
如您所见,除最后一位外,所有内容都匹配。我计算除法的方式是基于这个视频: https://www.youtube.com/watch?v=fi8A4zz1d-s
在此之后,我计算了尾数精度 24 的 28 位(隐藏 1 + 23 尾数)和守卫的 3 位,圆形粘性加上可能移位的额外一位。使用视频的算法,我最多可以获得 1 的归一化偏移,这就是为什么我在末尾有一个额外的位以防在归一化中移入,所以在舍入中可用。现在这是我从除法算法中得到的结果:
010100111100100011110000 0100
------------------------ ----
^ grs^
|__ to be normalized |____ extra bit
如您所见,我在第 24 个位置得到了 0,因此我需要向左移动一位以获得正确的归一化。这意味着我将得到:
10100111100100011110000 100
根据 John Farrier 的视频,在 100 grs 位的情况下,我仅在尾数的 LSB 为 1 时才进行归一化。在我的情况下为零,这就是为什么我没有对我的结果进行四舍五入。
我有点迷茫的原因是我确信我的算法正在计算正确的尾数,我已经用在线计算器仔细检查过它,舍入策略适用于所有其他操作。此外,以这种方式计算会触发归一化,最终产生正确的指数。
我错过了什么吗?某个地方的小细节?
让我感到奇怪的一件事是粘滞位,在加法和乘法中你会得到不同程度的移位,这导致粘滞位触发的可能性更高,在这种情况下,我只移动一个使粘性位不是真正粘性的最大值。
我确实希望我提供了足够的细节以使我的问题得到理解。在这里,您可以在底部找到我的除法实现,其中充满了我用于调试的打印,但应该让您了解我在做什么,代码从第 374 行开始:
https://gist.github.com/giordi91/1388504fadcf94b3f6f42103dfd1f938
PS:与此同时,我正在浏览“科学家应该知道的关于 float 的一切”,看看我是否遗漏了什么。
最佳答案
您从除法算法中得到的结果不充分。你显示:
010100111100100011110000 0100
------------------------ ----
^ grs^
|__ to be normalized |____ extra bit
数学上精确的商继续:
010100111100100011110000 0100 110000111100100100011110…
因此,四舍五入处的余数超过 ½ ULP,因此应四舍五入。我没有详细研究您的代码,但看起来您可能刚刚计算了一个或两个有效数1。您实际上需要知道残差是非零的,而不仅仅是它的下一位或两位是否为零。如果精确数学结果中位于或超出该位置的位中的任何非零,则最终粘性位应为 1。
1 “有效数”是首选术语。 “尾数”是对数的小数部分的旧术语。浮点值的有效数字是线性的。尾数是对数。
关于c++ - 浮点除法的软件实现,舍入问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47909541/
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