问题标签 [epsilon]

我正在使用双精度求解一个方程，我得到了-7.07649e-17一个解，而不是0.

我同意它足够接近，我可以说它相等，但我读过 C++ 双精度类型的机器 epsilon2^-52大于我得到的值。

那么为什么我的值比机器 epsilon 差呢？为什么值不四舍五入为零？

这没什么大不了的，但是当我进行逻辑测试时，我的值似乎不为零......

假设我有 4 个列表：

我如何 1) 比较列表，例如 A,BB,CC,DA,C 等等 2) 如果元素为 +/-0.2 则返回 true ？

我的想法是附加列表有一个 for 循环遍历所有。

但后来我被困住了，因为如果我这样做了

显然它不起作用。有没有办法在不重复的情况下遍历列表并同时进行比较？

提前致谢

您如何比较从 Cpp 端发送到 QML 函数的浮点数和双精度数？

如果我想像下面提到的那样进行高精度比较here

我应该如何在 Qt QML 中做到这一点？

或者，它是否在 QML 中被转换为真实的并且不需要担心它？

在我的程序中，我将特定坐标放入列表中。但是，该算法有时会将相同的坐标两次放入列表中。为了避免这种情况，我通过将 EPSILON 值与列表中所有位置的 x 和 y 值的绝对差进行比较来执行标准方法：

我有几个问题：

1）这种比较两个粒子位置的实现是否正确？

2) 我可以选择多小的 EPSILON？（粒子可以彼此非常接近）

3）有没有更快/更健壮的实现来比较粒子的位置？

我在谷歌上搜索如何查找一个数字y是否是这个链接的力量x并遇到这个链接

爪哇

常见的陷阱

这个解决方案是有问题的，因为我们开始使用双精度数，这意味着我们会受到精度错误的影响。这意味着，我们不应该==在比较双打时使用。那是因为 Math.log10(n) / Math.log10(3)可能是5.0000001或的结果4.9999999。Math.log()通过使用函数而不是 可以观察到这种效果Math.log10()。

为了解决这个问题，我们需要将结果与 epsilon.

爪哇

return (Math.log(n) / Math.log(3) + epsilon) % 1 <= 2 * epsilon;

那里我不明白return (Math.log(n) / Math.log(3) + epsilon) % 1 <= 2 * epsilon;

那条线是什么意思？

为什么EPSILON在比较浮点数时使用？

我的团队正在使用将货币值作为 C# 浮点加倍公开的财务软件。有时，我们需要比较这些值以查看它们是否等于零，或者是否低于特定限制。当我注意到这个逻辑中的意外行为时，我很快了解到浮点双精度中固有的舍入误差（例如 1.1 + 2.2 = 3.3000000000000003）。到目前为止，我主要使用 C# 小数来表示货币值。

我的团队决定使用 epsilon 值方法来解决这个问题。本质上，当您比较两个数字时，如果这两个数字之间的差小于 epsilon，则它们被认为是相等的。我们以与以下文章中所述类似的方式实施此方法： https ://www.codeproject.com/Articles/383871/Demystify-Csharp-floating-point-equality-and-relat

我们的挑战是为 epsilon 确定一个合适的值。我们的货币价值在小数点右侧最多可以有 3 位数字（比例 = 3）。这意味着我们可以使用的最大 epsilon 是 0.0001（任何更大的数字都会被忽略）。由于 epsilon 值应该很小，我们决定将其再移一位小数点到 0.00001（为了安全起见，您可以说）。C# double 的精度至少为 15 位，所以我相信如果小数点左侧的数字小于或等于 10 位（15 - 5 = 10，其中 5 是小数点右侧的位数）。使用 10 位数字，我们可以将值表示为数十亿，最高可达 9,999,999,999.999。我们可能有数亿的数字，但我们预计不会达到数十亿，所以这个限制应该足够了。

我选择这个 epsilon 值的理由是否正确？我找到了很多讨论这种方法的资源，但我找不到很多资源可以为选择 epsilon 提供指导。

在一系列浮点算术运算之后，是否存在与浮点数进行小于等于比较的“最佳实践”？

我在 R 中有以下示例（尽管该问题适用于任何使用浮点的语言）。我有一个双倍x = 1，我在上面应用了一系列加法和减法。最后x应该是一个，但不是由于浮点运算（据我收集）。这是示例：

一个（天真的？）解决方案是在不等式的右侧添加一些任意小的正数，如下所示

这是“最佳实践”吗？如果是，是否有关于如何选择的指南 some_arbitrary_factor？

我的具体问题是，我有时间段(t_0, t_1], (t_1, t_2], ...，需要找出给定观察x的时间段。在经历了一系列浮点算术运算后，x可能已经将边界设置为一个边界，这应该导致精确运算在哪里执行。t_it_i

经过研究，我仍然找不到针对我的问题的具体解决方案。我有一个使用 epsilon 的“近似等于”方法，而我的 hashCode 方法使用精确值。当我比较值时，这打破了 HashSet 的先决条件。

我找不到使 hasCode() 与我的 equals 方法一致的方法。

这个问题可能与语言无关，但我看到这篇文章使用 R提到使用 epsilon 的平方根作为小数：

为什么有平方根^0.5？任何帮助表示赞赏。

我想计算机器 Epsilon，这是使用 C++ 的不同数据类型e给出的最小可能数：和.1 + e > 1floatdoublelong double

这是我的代码：

但我得到了这个奇怪的输出：

float和的值double是我所期望的，但是，我无法解释这种long double行为。

有人可以告诉我出了什么问题吗？