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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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我有一段使用浮点运算的简单代码。循环中很少有乘法、除法、exp()、减法和加法。当我在不同平台(如 PC、Android 手机、iPhone)上运行同一段代码时,我得到的结果略有不同。结果在所有平台上几乎相同,但差异很小 - 通常为浮点值的 1/1000000。
我想原因是有些手机没有浮点寄存器,只是用整数模拟那些计算,有些手机有浮点寄存器,但有不同的实现。这里有证明:http://christian-seiler.de/projekte/fpmath/
有没有办法强制所有平台产生一致的结果?例如,一个用整数(在软件中)实现浮点机制的良好且快速的开源库,因此我可以避免硬件实现差异。
我需要精确一致性的原因是为了避免计算层之间的复合错误。目前,这些复合错误确实会产生截然不同的结果。换句话说,我不太关心哪个平台有更正确的结果,而是想要强制一致性以便能够重现相同的行为。例如,在手机上发现的错误在 PC 上更容易调试,但我需要重现这个确切的行为
最佳答案
一个相对广泛使用和高质量的软件 FP 实现是 MPFR .不过,它比硬件 FP 慢很多。
当然,这不会解决您的算法存在的复合错误的实际问题,它只会使其在所有平台上产生相同的错误。如果可行的话,可能更好的方法是设计一种对 FP 算法中的微小差异不那么敏感的算法。或者,如果您采用 MPFR 路线,则可以使用更高精度的 FP 类型并查看是否有帮助,而无需限制自己模拟硬件单精度/ double 。
关于c++ - 如何强制32位浮点计算跨平台一致性?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26730081/
这个问题已经有答案了: Invalid types 'double [100][double]' for array subscript (3 个回答) 已关闭 6 年前。 我已复制下面的整个代码并在
您有 2 个功能; f(x)= x(((x+1)^(1/2))-(x^(1/2))) g(x)= x/(((x+1)^(1/2))+(x^(1/2))) 哪个更准确? 旁注:如果你能解释为什么,
我正在从事一个关于java的研究项目,其中必须完成一些艰难的计算。然而,我已经完成了大部分工作,但停留在某个点上。我必须计算以下内容: (2.1-2.3) raised to power 0.3. 但
int main() { float x = 50; float y = 1/x; float result = y * x; float test = 41;
有没有安全的方法来可靠地确定整数类型 T可以存储浮点整数值 f (所以 f == floor(f) )没有任何溢出? 请记住,不能保证浮点类型 F与 IEC 559 (IEEE 754) 兼容,并且有
// value will always be in the range of [0.0 - maximum] float obtainRatio(float value, float maximum
就在今天,我遇到了我们正在使用的第三方软件,在他们的示例代码中,有以下内容: // Defined in somewhere.h static const double BAR = 3.14; //
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我希望能够做到以下几点: float func() { if( error ) return InvalidFloatingPointValue; else return 0.0f;
假设我有两个 float ,我想比较它们。如果一个大于另一个,程序应该采用一个 fork。如果情况正好相反,它应该走另一条路。并且它应该做同样的事情,如果被比较的值在一个仍然应该使它比较真实的方向上被
我是一名优秀的程序员,十分优秀!