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我正在尝试将 dft 矩阵的乘法拆分为实部和虚部
from scipy.linalg import dft
improt numpy as np
# x is always real
x = np.ones(4)
W = dft(4)
Wx = W.dot(x)
Wxme = np.real(W).dot(x) + np.imag(W).dot(x)*1.0j
我希望 Wx 和 Wxme 给出相同的值,但它们根本不是。我进一步缩小了错误范围:
In [62]: W[1]
Out[62]:
array([ 1.00000000e+00 +0.00000000e+00j,
6.12323400e-17 -1.00000000e+00j,
-1.00000000e+00 -1.22464680e-16j, -1.83697020e-16 +1.00000000e+00j])
In [63]: np.sum(W[1])
Out[63]: (-2.2204460492503131e-16-1.1102230246251565e-16j)
In [64]: sum(W[1])
Out[64]: (-1.8369701987210297e-16-2.2204460492503131e-16j)
为什么 sum
和 np.sum
给出不同的值??复数的加法应该只是将实部和虚部分别相加,对吗??
手动添加得到我期望的结果,而不是 numy 给我的结果:
In [65]: 1.00000000e+00 + 6.12323400e-17 + -1.00000000e+00 + 1.83697020e-16
Out[65]: 1.8369702e-16
我错过了什么??
最佳答案
除了舍入误差,这些结果是相等的。由于求和顺序不同或用于表示中间结果的精度级别不同等因素,结果略有不同的舍入误差。
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关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 关闭 8 年前。 Improve
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