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文档描述了.Machine$double.eps
作为 最小正 float x 使得 1 + x != 1
。所以我预计以下结果会产生 1:
options(digits=17)
1 + .Machine$double.eps
# [1] 1.0000000000000002
但事实并非如此。看来我必须低至 0.5*.Machine$double.eps
在我得到预期的四舍五入之前。我是否误解了.Machine$double.eps
?这与平台相关吗? (下面的 sessionInfo())
> sessionInfo()
R version 3.0.2 (2013-09-25)
Platform: x86_64-apple-darwin10.8.0 (64-bit)
locale:
[1] en_CA.UTF-8/en_CA.UTF-8/en_CA.UTF-8/C/en_CA.UTF-8/en_CA.UTF-8
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_3.0.2
谢谢
最佳答案
只是因为它很有趣,这里是the code R uses to calculate eps(提取到它自己的程序中):
#include <stdio.h>
int main() {
double temp, tempa, a;
double eps;
double one = 1;
double zero = one - one;
double beta = 2;
a = 1.38777878078144568e-17;
for(;;) {
temp = one + a;
if (temp - one != zero)
break;
a = a * beta;
}
eps = a;
printf("%e\n", eps);
}
根据记录,它产生 2.22e-16。
请注意,它每次都会跳跃 2 倍 - 因此它实际上不会找到 1 + x
不是 1
的严格最小浮点。但它将找到 2 的幂梯上最小的一个。
所以,我想说严格来说文档不太准确,因为 0.75*eps + 1 != 1
和 0.75*eps < eps
确实是这样。
关于r - .Machine$double.eps 比必要的大吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21068598/
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