特征浮点精度

Question

我使用Eigen在浮点精度方面遇到了麻烦。

我有两个Eigen::MatrixXd ; 第一个矩阵A （nx1）仅包含正整数，而第二个矩阵B （nx1）包含填充相同实数的单个列（例如：-0.714312）。

我需要计算以下Eigen::MatrixXd ：

const auto exponential = [](double x)
{ return std::exp(x); };


MatrixXd W = B.unaryExpr(exponential);
MatrixXd residuals = A - W;

问题是当我打印剩余部分的总和时：

cout << residuals.sum();
// output = 6.16951e-06

通过使用R和相同的输入矩阵执行相同的操作，我得到了不同的值。

通过使用R矩阵，我得到-2.950208e-09 。 虽然A ， B和W的元素之和在C++和R都是相同的。

Answer 1

可能是R使用具有扩展精度（80位）的x87 FPU，而Eigen使用SSE单位（64位/双）。 您可以使用Matrix<long double,Dynamic,Dynamic>矩阵类型或确保编译器将以x87 FPU为单位来检查。