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我有一个函数可以从C++和Python中的偏态正态分布估计alpha参数。 Python函数使用NumPy编写,而C++函数使用STL。我的问题是我的C++实现给我错误的结果。这两个函数本质上是相同的,但是Python版本给了我正确的结果,而C++却没有给我-我已经详细研究了这个问题,而且我不能得出导致错误的原因的结论,任何帮助都将是很大的。
Python函数
import numpy as np
def convert_to_alpha(skew):
a = np.pi/2
skew_ = abs(skew)
numerator = np.power(skew_, (2/3))
b = (4-np.pi)/2
b = np.power(b, (2/3))
denom = numerator + b
delta = np.sqrt(a * (numerator/denom))
a = delta/np.sqrt((1-np.power(delta, 2)))
return a * np.sign(skew)
double convert_to_alpha(double skew)
{
double pi = 3.141592653589793;
double a = pi / 2;
double skew_ = std::abs(skew);
double numerator = std::pow(skew_, (2 / 3));
double b = (4 - pi) / 2;
b = std::pow(b, (2 / 3));
double denom = numerator + b;
double delta = std::sqrt(a * (numerator / denom));
double alpha = delta / std::sqrt((1 - std::pow(delta, 2)));
if (skew == 0) { return 0; }
else if (std::signbit(skew) == 1) { return -1 * alpha; }
else return alpha;
}
#include <cmath>
#include <math.h>
#include <iostream>
int main()
{
double convert_to_alpha(double skew);
std::cout << "skew: " << convert_to_alpha(0.99);
return 0;
}
double convert_to_alpha(double skew)
{
double pi = 3.141592653589793;
double a = pi / 2;
double skew_ = std::abs(skew);
double numerator = std::pow(skew_, (2 / 3));
double b = (4 - pi) / 2;
b = std::pow(b, (2 / 3));
double denom = numerator + b;
double delta = std::sqrt(a * (numerator / denom));
double alpha = delta / std::sqrt((1 - std::pow(delta, 2)));
if (skew == 0) { return 0; } // if skew is 0 return 0
else if (std::signbit(skew) == 1) { return -1 * alpha; } // if skew is negative return -alpha
else return alpha; // if skew is positive return alpha
}
最佳答案
在我只能假定用作浮点运算的地方,您使用了很多整数。
诸如
double numerator = std::pow(skew_, (2 / 3));
double numerator = std::pow(skew_, 0);
double numerator = std::pow(skew_, (2.0 / 3.0));
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