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我想知道是否可以使用大于 .Machine$double.xmax
的值的整数( ~1.79e308
) 在 R. 我认为通过使用例如Rmpfr
或 gmp
R 中的库您可以分配任何大小的值,直到系统上的 RAM 限制?我认为这大于 .Machine$double.xmax
但显然不是。
> require( gmp )
> as.bigz( .Machine$double.xmax )
Big Integer ('bigz') :
[1] 179769313486231570814527423731704356798070567525844996598917476803157260780028538760589558632766878171540458953514382464234321326889464182768467546703537516986049910576551282076245490090389328944075868508455133942304583236903222948165808559332123348274797826204144723168738177180919299881250404026184124858368
> as.bigz( 1e309 )
Big Integer ('bigz') :
[1] NA
>
最佳答案
Rmpfr 可以使用 mpfr_set_str 进行字符串转换...
val <- mpfr("1e309")
## 1 'mpfr' number of precision 17 bits
## [1] 9.999997e308
# set a precision (assume base 10)...
est_prec <- function(e) floor( e/log10(2) ) + 1
val <- mpfr("1e309", est_prec(309) )
## 1 'mpfr' number of precision 1027 bits
## [1]1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
.mpfr2bigz(val)
## Big Integer ('bigz') :
## [1] 1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
# extract exponent from a scientific notation string
get_exp <- function( sci ) as.numeric( gsub("^.*e",'', sci) )
# Put it together
sci2bigz <- function( str ) {
.mpfr2bigz( mpfr( str, est_prec( get_exp( str ) ) ) )
}
val <- sci2bigz( paste0( format( Const("pi", 1027) ), "e309") )
identical( val, .mpfr2bigz( Const("pi",1027)*mpfr(10,1027)^309 ) )
## [1] TRUE
## Big Integer ('bigz') :
## [1] 3141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825342117067982148086513282306647093844609550582231725359408128481117450284102701938521105559644622948954930381964428810975665933446128475648233786783165271201909145648566923460348610454326648213393607260249141273724587004
.Machine$double.xmax
的数字,IEEE 规范中有关浮点编码的文档、R 常见问题解答和维基百科都包含在所有行话中,但我发现仅定义这些术语(使用
?'.Machine'
)很有帮助。 ..
double.xmax
(最大归一化浮点数)=
(1 - double.neg.eps) * double.base ^ double.max.exp
在哪里
double.neg.eps
(一个小的正浮点数 x 使得 1 - x != 1)= double.base ^ double.neg.ulp.digits
其中double.neg.ulp.digits
= 满足 1 - double.base ^ i != 1
和 double.max.exp
= 溢出的 double.base 的最小正幂和 double.base
(浮点表示的基数)= 2(二进制)。 2^(11-1)-1=1023
的最大指数,但我们想要溢出的最大指数,因此
double.max.exp
是 1024。
# Maximum number of representations
# double.base ^ double.max.exp
base <- mpfr(2, 2048)
max.exp <- mpfr( 1024, 2048 )
# This is where the big part of the 1.79... comes from
base^max.exp
## 1 'mpfr' number of precision 2048 bits
## [1] 179769313486231590772930519078902473361797697894230657273430081157732675805500963132708477322407536021120113879871393357658789768814416622492847430639474124377767893424865485276302219601246094119453082952085005768838150682342462881473913110540827237163350510684586298239947245938479716304835356329624224137216
# Smallest definitive unit.
# Find the largest negative integer...
neg.ulp.digits <- -64; while( ( 1 - 2^neg.ulp.digits ) == 1 )
neg.ulp.digits <<- neg.ulp.digits + 1
neg.ulp.digits
## [1] -53
# It makes a real small number...
neg.eps <- base^neg.ulp.digits
neg.eps
## 1 'mpfr' number of precision 2048 bits
## [1] 1.11022302462515654042363166809082031250000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e-16
# Largest difinitive floating point number less than 1
# times the number of representations
xmax <- (1-neg.eps) * base^max.exp
xmax
## 1 'mpfr' number of precision 2048 bits
## [1] 179769313486231570814527423731704356798070567525844996598917476803157260780028538760589558632766878171540458953514382464234321326889464182768467546703537516986049910576551282076245490090389328944075868508455133942304583236903222948165808559332123348274797826204144723168738177180919299881250404026184124858368
identical( asNumeric(xmax), .Machine$double.xmax )
## [1] TRUE
关于r - 使用具有 gmp 和机器限制的大整数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14818267/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!