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浮点加法:精度损失问题

[英]Floating point addition: loss-of-precision issues

简而言之:如何执行a+b ,使截断的任何精度损失都远离零而不是零?

长篇故事

我正在计算一系列浮点值的总和,用于计算集合的样本均值和方差。 由于Var(X)= E(X 2 ) - E(X) 2 ,它足以保持所有数字的运行计数,到目前为止所有数字的总和,以及到目前为止所有数字的平方和。

到现在为止还挺好。

但是,绝对要求E(X 2 )> E(X) 2 ,由于浮点精度并非总是如此。 在伪代码中,问题是:

int count;
double sum, sumOfSquares;
...
double value = <current-value>;
double sqrVal = value*value; 

count++;
sum += value; //slightly rounded down since value is truncated to fit into sum
sumOfSquares += sqrVal; //rounded down MORE since the order-of-magnitude 
//difference between sqrVal and sumOfSquares is twice that between value and sum;

对于变量序列,这不是一个大问题 - 你最终会略微低估方差,但这通常不是一个大问题。 然而,对于具有非零均值的常数或几乎常数集合,它可能意味着E(X 2 )<E(X) 2 ,导致负计算方差,这违反了消费代码的期望。

现在,我知道Kahan Summation,这不是一个有吸引力的解决方案。 首先,它使代码容易优化变幻莫测(取决于优化参数,代码可能会或可能不会出现此问题),其次,这个问题是不是真的由于精度-这是不够好-这是因为除了引入系统错误朝零。 如果我可以执行该行

sumOfSquares += sqrVal;

以确保sqrVal向上舍入而不是向下舍入到sumOfSquares的精度的方式,我有一个数值上合理的解决方案。 但是我怎样才能做到这一点?

编辑: 完成的问题 - 为什么按下输入标签字段的下拉列表无论如何提交问题?

IEEE提供四种舍入模式(朝向-inf,朝向+ inf,朝向0,色调)。 Toward + inf就是你想要的。 C90或C ++中没有标准控件。 C99添加了头文件<fenv.h> ,它也是某些C90和C ++实现中的扩展。 要尊重C99标准,你必须写下这样的东西:

#include <fenv.h>
#pragma STDC FENV_ACCESS ON

int old_round_mode = fegetround();
int set_round_ok = fesetround(FE_UPWARD);
assert(set_round_ok == 0);
...
int set_round_ok = fesetround(old_round_mode);
assert(set_round_ok == 0);

众所周知,您使用的算法在数值上不稳定并且存在精度问题。 精确度对数据进行两次传递更好。

还有另一种单程算法可以重新排列计算。 在伪代码中:

n = 0
mean = 0
M2 = 0

for x in data:
    n = n + 1
    delta = x - mean
    mean = mean + delta/n
    M2 = M2 + delta*(x - mean)  # This expression uses the new value of mean

variance_n = M2/n         # Sample variance
variance = M2/(n - 1)     # Unbiased estimate of population variance

(来源: http//en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance

对于您使用通常算法指出的问题,这似乎表现得更好。

如果您不担心精度,但只是负差异,为什么不简单地做V(x) = Max(0, E(X^2) - E(X)^2)

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