加法值时的金属浮点精度
是指在计算机中进行浮点数加法运算时可能出现的精度损失问题。由于计算机使用二进制表示浮点数，而浮点数的表示范围和精度是有限的，因此在进行浮点数运算时，可能会出现舍入误差或精度损失。
在金属浮点精度中，加法运算可能会导致精度损失。这是因为在进行加法运算时，两个浮点数的小数部分可能存在位数不同的情况，这会导致较小的浮点数的精度被截断或舍入，从而导致结果的精度损失。
为了解决加法运算中的金属浮点精度问题，可以采取以下措施：
- 尽量避免连续进行大量的浮点数加法运算，可以考虑将多个加法操作合并为一个运算，以减少精度损失的累积。
- 使用高精度的数据类型或库来进行浮点数运算，例如使用BigDecimal类或其他高精度计算库，可以提高计算结果的精度。
- 合理设计算法，避免在关键计算步骤中出现大量的浮点数加法运算，可以通过优化算法结构或使用其他数值计算方法来减少精度损失。
在云计算领域中，金属浮点精度的问题可能会影响到涉及浮点数计算的各种应用场景，例如科学计算、金融分析、图像处理等。为了提高计算结果的精度和可靠性，腾讯云提供了多种云计算产品和服务，如腾讯云计算引擎（Tencent Cloud Computing Engine）、腾讯云容器服务（Tencent Cloud Container Service）等，这些产品和服务可以帮助用户在云端进行高性能、高精度的计算任务。
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我使用的是python3的模块。底层算术是使用处理器的浮点类型完成的，还是使用整数完成的？对我来说，结果是“精确”和任意精度的概念表明，在表面之下使用了整数数学。
浏览 0提问于2018-01-27得票数 0
腾讯云特价的服务器购买后可以升级配置吗
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浏览 2618提问于2017-11-01
我知道浮点精度在常规情况下是如何工作的，但我在C#代码中偶然发现了一个奇怪的情况。
为什么这里的result1和result2不是完全相同的浮点值？
const float A; // Arbitrary value
const float B; // Arbitrary value
float result1 = (A*B)*dt;
float result2 = (A*B);
result2 *= dt;
从我认为浮点运算是左结合的，这意味着值是以从左到右的方式进行计算和计算的。
完整的源代码涉及XNA的四元数。我不认为我的常量是什么和VectorHelper.AddPitc
浏览 3提问于2010-03-22得票数 5
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浏览 551提问于2018-02-01
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浏览 459提问于2018-02-28
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我正在测试CUDA中的一些代码(我是CUDA的新手，这是我的第一个应用程序)。到目前为止，我已经在CUDA中获得了与在CPU上串行运行代码所获得的结果相同的结果。我使用的是Visual Studio 2010，构建配置为Debug。但是一旦我将构建配置更改为"Release"，我就开始得到错误的结果。我还不能使用Nvidia论坛，因为它们现在已经关闭了。有CUDA经验的人能指出这个问题吗？代码如下
__global__ void MyKernel(int *Nptr,int *deltaptr, double *gravityptr, double *separationptr
浏览 18提问于2012-07-26得票数 1
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#include "stdafx.h"
#include "stdio.h"
#include "math.h"
int main()
{
float c;
printf("Type c");
scanf("%f", &c);
printf("C is c: %f ",c);
while(getchar()!='\n');
getchar();
return 0;
}
非常简单的代码，我只是从C开始，大多数数字都可以工作，
浏览 0提问于2011-12-15得票数 1
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我有一些代码，是在特斯拉和费米代芯片组上编译和测试的。
在所有特斯拉代芯片(260,280，c1060)中，输出是一致的。
在所有费米代芯片(460-580，c2080)中，输出是一致的。
然而，在特斯拉和费米两代之间，输出图像略有不同。
这是意料之中的吗？代码中有浮点数学，精度是我的第一个怀疑，但我在Nvidia的文档中找不到任何提到它的地方。
浏览 0提问于2011-06-08得票数 0
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我有一个函数，它获取一张彩色图片，并返回它的灰色版本。如果我在主机上运行顺序代码，一切都会正常工作。如果我在设备上运行它，结果略有不同(与正确值相比，1000个像素中的一个要么是+1，要么是-1 )。
我认为这与转换有关，但我不确定。这是我使用的代码：
__global__ void rgb2gray_d (unsigned char *deviceImage, unsigned char *deviceResult, const int height, const int width){
/* calculate the global thread id*/
int
浏览 0提问于2013-01-19得票数 4
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没Signature=mysignature 这个参数是从哪里获取的
[图片]
没看懂这个参数的具体获取方式
标题：公共请求参数 - 云服务器 - API文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
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浏览 1508提问于2018-02-23
1回答
基于矩阵乘法的sse精度误差
、、、、
我的程序做NxN矩阵乘法，其中两个矩阵的元素被初始化为值(0，1，2，…( N)使用for循环。这两个矩阵元素都是浮点类型的。没有内存分配问题。矩阵大小被输入为4的倍数，例如: 4x4或8x8等。答案通过顺序计算得到验证。一切正常工作，直到64x64的矩阵大小。只有当矩阵大小超过64时，才能观察到顺序版本和SSE版本之间的差异(例如:68x68)。
SSE片段如图所示(size = 68)：
void matrix_mult_sse(int size, float *mat1_in, float *mat2_in, float *ans_out) { __m128 a_line, b_
浏览 4提问于2014-05-11得票数 1
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我在mysql数据库中处理利率。它们以双精度形式存储，通常是小数点后1000位(例如: 4.657)，但有时会更多。有时，我只需要将它们报告给第100位(例如: 4.65)，但我不能对它们进行舍入-我需要将它们截断。所以，如果我在数据库中的利率是5.6575%，我需要得到5.65%，而不是5.66%。
一般来说，TRUNCATE(int_rate，2)可以很好地工作。到目前为止，这对我来说没有任何问题。
我对以下利率有问题: 8.0300%，8.0400%，9.0300%，9.0400%，10.0300%，10.0400%……等等。只有当利率超过8%，3或4在百分之一位，其余都是0时，才会出现
浏览 1提问于2016-07-14得票数 0
我的PHP代码：
echo -100.35+100.00;
echo '<br/>';
echo -478.35+478.32+0.03;
给出输出：
-0.34999999999999
-2.9559688030645E-14
我不明白为什么，我尝试了(浮点数)前面的值，但没有区别。
浏览 2提问于2014-04-03得票数 2
嗨,
我开发了一些C/C++混合代码，并进行了一些密集的数值计算。当在Linux和Mac中编译时，我在模拟结束后得到非常相似的结果。在Windows中，程序也可以编译，但我得到的结果非常不同，有时程序似乎不能工作。
我在所有系统中都使用了GNU编译器。一些朋友推荐我使用add -frounding-math，现在windows版本似乎工作得更稳定了，但是Linux和Os，他们的结果，根本没有变化。
你能推荐另一个选项来在Win和Linux/OSX版本之间获得更多的一致性吗？
谢谢
我还尝试了-O0 (无优化)和指定的-m32
浏览 2提问于2009-12-26得票数 7
我正在使用Koen Vos在“快速实现伯格方法”中提出的方法制作一个C#版本的伯格算法。 我使用GNU Octave arburg函数将结果与进行比较。当我在C#代码中对内部变量使用decimal时，测试结果几乎相同(精度为0.0000000000001)，但当我使用double时，测试结果有很大不同(精度为0.01)。 据我所知，GNU Octave uses 64-bit precision for floats不是128位的。我说错了吗？ /* Coefficients for comparision are taken from GNU Octave arburg()
* t =
浏览 12提问于2019-09-13得票数 2
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有没有人能解释/理解单线程/多线程模式下计算结果的差异？
下面是一个近似的例子。pi的计算：
#include <iomanip>
#include <cmath>
#include <ppl.h>
const int itera(1000000000);
int main()
{
printf("PI calculation \nconst int itera = 1000000000\n\n");
clock_t start, stop;
//Single thread
start = clock(
浏览 1提问于2014-12-29得票数 3
2回答
假设我们声明了以下变量
float a = 1.2291;
float b = 3.99;
float变量的精度为6，这意味着计算机实际存储的数字与所需的实际数字之间的差值将小于10^-6。
这意味着a和b都有一些比10^-6小的错误。
所以在计算机内部，a实际上可以是1.229100000012123，b可以是3.9900000191919
现在假设您有以下代码
float c = 0;
for(int i = 0; i < 1000; i++)
c += a + b;
我的问题是，
c的最终结果会有一个比10^-6更小的精度误差吗？
如果答案是否定的，我们如何才能真正知道
浏览 1提问于2014-09-06得票数 7
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8回答
这更多的是一个数值分析而不是编程的问题，但我想你们中的一些人将能够回答它。
在两个浮点数的和中，是否有任何精度损失？为什么？
在一个浮点数和一个整数的和中，是否有任何精度损失？为什么？
谢谢。
浏览 0提问于2009-12-15得票数 4
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为什么这些测试有不同的表现？
public void testRoundFloat() {
final NumberFormat format = NumberFormat.getNumberInstance();
format.setMaximumFractionDigits(2);
format.setMinimumFractionDigits(2);
format.setRoundingMode(RoundingMode.HALF_UP);
assertEquals("102,345.56", format.format(10234
浏览 0提问于2013-07-10得票数 3
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我想知道为什么会输出以下代码：
$a = log(5, 5);
$b = round(log(5, 5));
echo 'a: ';
var_dump($a);
echo '<br>';
echo 'b: ';
var_dump($b);
echo '<br>';
echo ($a == $b) ? 'equal' : 'not equal';
这
a: float(1)
b: float(1)
not equal
感谢任何能向我解释这一点的人。
浏览 2提问于2012-11-27得票数 1
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