比较两个双精度浮点数或两个浮点数最有效的方法是什么?
简单地这样做是不正确的:
bool CompareDoubles1 (double A, double B)
{
return A == B;
}
比如:
bool CompareDoubles2 (double A, double B)
{
diff = A - B;
return (diff < EPSILON) && (-diff < EPSILON);
}
似乎是浪费加工。
有人知道更聪明的浮点比较器吗?
我使用这个代码。不像上面的答案,这允许一个人
给出一个在代码注释中解释的abs_relative_error。
第一个版本比较复数,使错误
可以用两个矢量之间的夹角来解释
在复平面上具有相同的长度(这给出了一点
洞察力)。然后是2实数的正确公式
数字。
https://github.com/CarloWood/ai-utils/blob/master/almost_equal.h
后者是
template<class T>
typename std::enable_if<std::is_floating_point<T>::value, bool>::type
almost_equal(T x, T y, T const abs_relative_error)
{
return 2 * std::abs(x - y) <= abs_relative_error * std::abs(x + y);
}
其中abs_relative_error基本上(两倍)是文献中最接近定义的绝对值:相对错误。但这只是名字的选择。
我认为在复平面中最明显的是。如果|x| = 1, y在x周围形成一个直径为abs_relative_error的圆,则认为两者相等。
Qt实现了两个函数,也许你可以从中学到一些东西:
static inline bool qFuzzyCompare(double p1, double p2)
{
return (qAbs(p1 - p2) <= 0.000000000001 * qMin(qAbs(p1), qAbs(p2)));
}
static inline bool qFuzzyCompare(float p1, float p2)
{
return (qAbs(p1 - p2) <= 0.00001f * qMin(qAbs(p1), qAbs(p2)));
}
您可能需要以下函数,因为
请注意,比较p1或p2为0.0的值是无效的,
也不会比较其中一个值为NaN或无穷大的值。
如果其中一个值总是0.0,则使用qFuzzyIsNull代替。如果一个人
其中的值很可能是0.0,一种解决方案是将两者都加上1.0
值。
static inline bool qFuzzyIsNull(double d)
{
return qAbs(d) <= 0.000000000001;
}
static inline bool qFuzzyIsNull(float f)
{
return qAbs(f) <= 0.00001f;
}
比较浮点数取决于上下文。因为即使改变操作的顺序也会产生不同的结果,所以知道你希望这些数字有多“相等”是很重要的。
在研究浮点数比较时,比较Bruce Dawson编写的浮点数是一个很好的开始。
以下定义来自Knuth的《The art of computer programming》:
bool approximatelyEqual(float a, float b, float epsilon)
{
return fabs(a - b) <= ( (fabs(a) < fabs(b) ? fabs(b) : fabs(a)) * epsilon);
}
bool essentiallyEqual(float a, float b, float epsilon)
{
return fabs(a - b) <= ( (fabs(a) > fabs(b) ? fabs(b) : fabs(a)) * epsilon);
}
bool definitelyGreaterThan(float a, float b, float epsilon)
{
return (a - b) > ( (fabs(a) < fabs(b) ? fabs(b) : fabs(a)) * epsilon);
}
bool definitelyLessThan(float a, float b, float epsilon)
{
return (b - a) > ( (fabs(a) < fabs(b) ? fabs(b) : fabs(a)) * epsilon);
}
当然,选择取决于上下文,并决定你想要的数字有多相等。
比较浮点数的另一种方法是查看数字的ULP(最后位置的单位)。虽然没有专门处理比较,但“每个计算机科学家都应该知道浮点数”这篇论文是了解浮点数如何工作以及陷阱是什么,包括什么是ULP的很好的资源。
使用任何其他建议都要非常小心。这完全取决于上下文。
我花了很长时间在一个系统中追踪错误,该系统假设|a-b|<epsilon,则a==b。潜在的问题是:
The implicit presumption in an algorithm that if a==b and b==c then a==c.
Using the same epsilon for lines measured in inches and lines measured in mils (.001 inch). That is a==b but 1000a!=1000b. (This is why AlmostEqual2sComplement asks for the epsilon or max ULPS).
The use of the same epsilon for both the cosine of angles and the length of lines!
Using such a compare function to sort items in a collection. (In this case using the builtin C++ operator == for doubles produced correct results.)
就像我说的,这完全取决于上下文和a和b的预期大小。
顺便说一下,std::numeric_limits<double>::epsilon()是“机器epsilon”。它是1.0和下一个用double表示的值之间的差值。我猜它可以用在比较函数中,但只有当期望值小于1时。(这是对@cdv的回答的回应…)
同样,如果你的int算术是双精度的(这里我们在某些情况下使用双精度来保存int值),你的算术是正确的。例如,4.0/2.0将等同于1.0+1.0。只要你不做导致分数(4.0/3.0)的事情,或者不超出int的大小。
'返回fabs(a - b) < EPSILON;
这是可以的,如果:
输入的数量级变化不大
极少数相反的符号可以被视为相等
否则就会给你带来麻烦。双精度数的分辨率约为小数点后16位。如果您正在比较的两个数字在量级上大于EPSILON*1.0E16,那么您可能会说:
return a==b;
我将研究一种不同的方法,假设您需要担心第一个问题,并假设第二个问题对您的应用程序很好。解决方案应该是这样的:
#define VERYSMALL (1.0E-150)
#define EPSILON (1.0E-8)
bool AreSame(double a, double b)
{
double absDiff = fabs(a - b);
if (absDiff < VERYSMALL)
{
return true;
}
double maxAbs = max(fabs(a) - fabs(b));
return (absDiff/maxAbs) < EPSILON;
}
这在计算上是昂贵的,但有时是需要的。这就是我们公司必须做的事情,因为我们要处理一个工程库,输入可能相差几十个数量级。
无论如何,关键在于(并且适用于几乎所有的编程问题):评估你的需求是什么,然后想出一个解决方案来满足你的需求——不要认为简单的答案就能满足你的需求。如果在您的评估后,您发现fabs(a-b) < EPSILON将足够,完美-使用它!但也要注意它的缺点和其他可能的解决方案。