问题标签 [underflow]

我目前正在学习 C++ 入门课程，教授给了我们以下示例：

现在，在他的机器上，TEST 作为整数的最大值返回，因为他强制下溢。但在我的机器上，它返回为 0。

这种行为编译器依赖还是什么？换句话说，为什么我的机器返回 0 而他的机器返回最大值？

I get into a situation where calculating 1.77e-308/10 triggers an underflow exception, but calculating 1.777e-308/10 does not. This is strange because:

Underflow occurs when the true result of a floating point operation is smaller in magnitude (that is, closer to zero) than the smallest value representable as a normal floating point number in the target datatype (from Arithmetic Underflow, Wikipedia)

In other words, if we calculate x/y where both x and y are double, then underflow should occur if 0 < |x/y| < 2.2251e-308 (the smallest positive normalized double is 2.2251e-308). In theory, therefore, both 1.77e-308/10 and 1.777e-308/10 should trigger an underflow exception. The theory contradicts with what I have tested with the C program below.

To compile the program, I used gcc program.c -lm; I also tried Clang, which gave me the same result. Any explanation?

[Edits] I have shared the code above via this online IDE.

我正在制作一个解决基本数学运算（*, /, +, -）的小程序，并且我正在使用long long int（64位数字），所以我可以对大数字进行数学运算。

但有一个问题。我可以检查操作数是否没有超过或低于限制（使用LONG_LONG_MAXand LONG_LONG_MIN）。但是当我（例如）将两个非常大的数字相乘（导致 溢出long long int）时，LONG_LONG_MAX检查不起作用。相反，结果是 -4。

C/C++ 中是否有机会检查？例如一些尝试捕获构造？

当我像

我知道该underflow选项并不总是一个好主意，但我想知道是否可以使用此选项进行乘法运算。事实上，在下面的示例中，我知道可能会发生下溢，但也许我不知道我的代码中有其他情况。这就是为什么我想尽可能保留这个选项。

这是一个示例，其中我为矩阵的每个 x,y 索引计算向量 u；组成这些向量的 2 个值介于 0 和 1 之间。然后我计算其范数的平方。

非常合乎逻辑，由于这个平方运算，我的值会下溢。因为，这些非常小的值对我来说可以被认为是零。有没有underflow比使用if比较更好的方法？

具体来说，当将大量小数相乘时，这些累积乘积函数是否以稳健的方式实现pandas并处理下溢？numpy例如，他们是否使用 log-sum-exp 技巧？

谢谢。

请注意，它byte是 8 位类型 (uint8_t)，而 unsigned int 是 16 位类型 (uint16_t)。

以下不会产生我期望的结果。我希望它会下溢并且结果始终是 uint8_t，但它会变成有符号的 int (int16_t)！！！！为什么？

特别关注以下代码行：(byte)seconds - tStart 我希望它的输出总是一个无符号的8 位值 (uint8_t)，但它输出的是一个有符号的16 位值：int16_t。

如何使减法的结果始终为 uint8_t 类型？

样本输出：

第 1 列是(byte)seconds，第 2 列是tStart，第 3列是第 1 列减去第 2 列 ( (byte)seconds - tStart) 请注意，一旦第 1 列从 255 溢出到 0，第 3 列变为负数 (int8_t)。我希望（并希望）它保持正数（无符号） 8 位值改为下溢。

这是typeNum上面的函数：

我有一个很大的可能性向量，都在范围内（0 到 1），但所有数字都比 1 小很多。我需要计算这些向量乘积的最大可能性。

我怎样才能避免下溢，我的装配工在我所有的尝试中都失败了。我采取的第一步是将数组除以数组中的最大值。我正在最大化采样 n 次的两个概率之和的乘积，最终我需要根据 BIC 最小化：

无论如何L是一组非常小的形式的数组

这是一个带有两个参数的示例a，b我改变了数组的大小n，每个参数p都是< 1.

我知道如何通过添加元素 -max _i x_i 来使 softmax 稳定。这避免了上溢和下溢。现在，记录这个可能会导致下溢。log softmax(x) 可以计算为零，导致 -infinity。

我不知道如何解决它。我知道这是一个常见的问题。我看了几个答案，我不明白。但我仍然对如何解决这个问题感到困惑。

PS：如果你提供一个简单的例子，那就太棒了。

我对这种ulong类型的行为有点困惑。我理解它是一个64 位整数，用于正数（最大值 18,446,744,073,709,551,615）。我刚开始使用它是因为我需要非常大的正数，但是围绕潜在的负数有一些我不理解的奇怪行为。

这是怎么回事？为什么一些下溢错误被捕获而其他错误甚至不抛出异常？我可以检测到这些吗？

我专注于通过下溢来获得负数，但是在获得大于最大值和上溢的数字时，我也看到过类似的情况。

我不确定它们在技术上是错误还是异常，所以如果我使用了不正确的术语，请原谅我

我已经按照 Rabiner 教程针对单个观察序列（基于 MFCC 数据）实现了 HMM 的评估和训练算法。对于前向和后向算法，我还包括了处理下溢问题的建议缩放。对于 Baum-Welch 优化，我相应地计算概率为

Baum-Welch 优化似乎在几次迭代中都能正常工作，直到我在计算密度时遇到下溢。我使用 Matlab 内置函数mvnpdf来计算密度。经过几次迭代后，Matlab 开始将最低密度设置为 0。对于 Baum-Welch 优化中的以下计算，Emission/PDF-Matrix 中的零条目产生 NaN，进一步优化失败。

对于如何规避或避免此问题的任何帮助，我将不胜感激。