У меня есть проект, где мы должны решить матричное уравнение AX = B для x, учитывая, что A является трехдиагональной матрицей. Я сделал этот проект на C ++, получил программу для производства правильных Matrix
X, но при попытке сообщить об ошибке пользователю, A*X-B
Я получаю ошибочную ошибку !! Это связано с тем, что я вычитаю A*X
а также B
, чьи записи произвольно близки друг к другу. У меня было две идеи о том, как справиться с этим, поэлементно:
-log2(1-y/x)
биты, потерянные в прямом вычитании x-y
, Давайте масштабировать оба x
а также y
от pow(2,bitsLost)
, вычтите два, а затем уменьшите их, разделив на pow(2,bitsLost)
double difference = x-y;
использование double difference = (x*x-y*y)/(x+y);
Я попробовал все три метода (включая прямое вычитание) здесь: http://ideone.com/wfkEUp . Я хотел бы знать две вещи:
/*For this, I was going to say the scaling method was going to be more efficient with a linear complexity versus the seemed quadratic complexity of the conjugate method, but I don't know the complexity of log2()*/
Любая помощь будет приветствоваться!
П.С .: Все три метода, похоже, возвращают одно и то же double
в примере кода …
Давайте посмотрим на ваш код
Нет проблем; вот мой код Matrix.cpp
#include "ExceptionType.h"#include "Matrix.h"#include "MatrixArithmeticException.h"#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <vector>
Matrix::Matrix()
{
//default size for Matrix is 1 row and 1 column, whose entry is 0
std::vector<long double> rowVector(1,0);
this->matrixData.assign(1, rowVector);
}
Matrix::Matrix(const std::vector<std::vector<long double> >& data)
{
this->matrixData = data;
//validate matrixData
validateData();
}
//getter functions
//Recall that matrixData is a vector of a vector, whose elements should be accessed like matrixData[row][column].
//Each rowVector should have the same size.
unsigned Matrix::getRowCount() const { return matrixData.size(); }
unsigned Matrix::getColumnCount() const { return matrixData[0].size(); }
//matrix validator should just append zeroes into row vectors that are of smaller dimension than they should be...
void Matrix::validateData()
{
//fetch the size of the largest-dimension rowVector
unsigned largestSize = 0;
for (unsigned i = 0; i < getRowCount(); i++)
{
if (largestSize < matrixData[i].size())
largestSize = matrixData[i].size();
}
//make sure that all rowVectors are of that dimension
for (unsigned i = 0; i < getRowCount(); i++)
{
//if we find a rowVector where this isn't the case
if (matrixData[i].size() < largestSize)
{
//add zeroes to it so that it becomes the case
matrixData[i].insert(matrixData[i].end(), largestSize-matrixData[i].size(), 0);
}
}
}
//operators
//+ and - operators should check to see if the size of the first matrix is exactly the same size as that of the second matrix
Matrix Matrix::operator+(const Matrix& B)
{
//if the sizes coincide
if ((getRowCount() == B.getRowCount()) && (getColumnCount() == B.getColumnCount()))
{
//declare the matrixData
std::vector<std::vector<long double> > summedData = B.matrixData; //since we are in the scope of the Matrix, we can access private data members
for (unsigned i = 0; i < getRowCount(); i++)
{
for (unsigned j = 0; j < getColumnCount(); j++)
{
summedData[i][j] += matrixData[i][j]; //add the elements together
}
}
//return result Matrix
return Matrix(summedData);
}
else
throw MatrixArithmeticException(DIFFERENT_DIMENSIONS);
}
Matrix Matrix::operator-(const Matrix& B)
{
//declare negativeB
Matrix negativeB = B;
//negate all entries
for (unsigned i = 0; i < negativeB.getRowCount(); i++)
{
for (unsigned j = 0; j < negativeB.getColumnCount(); j++)
{
negativeB.matrixData[i][j] = 0-negativeB.matrixData[i][j];
}
}
//simply add the negativeB
try
{
return ((*this)+negativeB);
}
catch (MatrixArithmeticException& mistake)
{
//should exit or do something similar
std::cout << mistake.what() << std::endl;
}
}
Matrix Matrix::operator*(const Matrix& B)
{
//the columnCount of the left operand must be equal to the rowCount of the right operand
if (getColumnCount() == B.getRowCount())
{
//if it is, declare data with getRowCount() rows and B.getColumnCount() columns
std::vector<long double> zeroVector(B.getColumnCount(), 0);
std::vector<std::vector<long double> > data(getRowCount(), zeroVector);
for (unsigned i = 0; i < getRowCount(); i++)
{
for (unsigned j = 0; j < B.getColumnCount(); j++)
{
long double sum = 0; //set sum to zero
for (unsigned k = 0; k < getColumnCount(); k++)
{
//add the product of matrixData[i][k] and B.matrixData[k][j] to sum
sum += (matrixData[i][k]*B.matrixData[k][j]);
}
data[i][j] = sum; //assign the sum to data
}
}
return Matrix(data);
}
else
{
throw MatrixArithmeticException(ROW_COLUMN_MISMATCH); //dimension mismatch
}
}
std::ostream& operator<<(std::ostream& outputStream, const Matrix& theMatrix)
{
//Here, you should use the << again, just like you would for ANYTHING ELSE.
//first, print a newline
outputStream << "\n";
//setting precision (optional)
outputStream.precision(11);
for (unsigned i = 0; i < theMatrix.getRowCount(); i++)
{
//print '['
outputStream << "[";
//format stream(optional)
for (unsigned j = 0; j < theMatrix.getColumnCount(); j++)
{
//print numbers
outputStream << std::setw(17) << theMatrix.matrixData[i][j];
//print ", "if (j < theMatrix.getColumnCount() - 1)
outputStream << ", ";
}
//print ']'
outputStream << "]\n";
}
return outputStream;
}
Вы вычислили два числа x
а также y
которые из ограниченная точность тип с плавающей точкой. Это означает, что они уже округлены как-то, что означает потерю точности вычисляя результат. Если затем вычесть эти числа, вы вычислите разницу между этими двумя уже округлены номера.
Формула, которую вы написали, дает вам максимальную ошибку для вычисление разницы, но эта ошибка относится к сохраненным промежуточным результатам x
а также y
(снова: округлено). Нет другого метода, чем x-y
даст вам «лучший» результат (с точки зрения полный расчет, а не только разница). Короче говоря, разница не может быть более точной, используя любой форум, кроме x-y
,
Я бы посоветовал взглянуть на арифметика произвольной точности математические библиотеки, такие как GMP или же собственный. Используйте такие библиотеки для вычисления вашей системы уравнений. Не использовать double
для матричных вычислений. Таким образом, вы можете убедиться, что промежуточные результаты x
а также y
(или матрицы Ax
а также B
) являются так точно, как вы хотите, чтобы они были, например, 512 бит, что, безусловно, должно быть достаточно для большинства случаев.
Типы данных с плавающей запятой конечной точности не могут представлять все возможные реальные значения. Существует бесконечное количество различных значений, и поэтому легко увидеть, что не все значения представимы в типе конечного размера.
Поэтому вполне вероятно, что ваше истинное решение будет не представимым значением. Никакая хитрость не может дать вам точного решения в конечном типе данных.
Вам необходимо заново откалибровать свои ожидания, чтобы они соответствовали реальности типов данных с плавающей запятой конечной точности. Отправной точкой является Что каждый компьютерщик должен знать об арифметике с плавающей точкой.
Для всех людей, отвечающих на вопрос: я знал и выяснил случайно, что мощность множества возможна double
было конечно. Я полагаю, у меня нет выбора, кроме как попробовать число с более высокой точностью, или создать свой собственный класс, который представляет HugeDecimal
,
Вы не можете ожидать бесконечной точности с числами с плавающей запятой. Вы должны подумать, какая точность нужна, а затем выбрать самый простой метод, который удовлетворяет вашим потребностям. Так что если вы получите тот же результат, то придерживайтесь нормального вычитания и используйте эпсилон, как предложено в ответе V-X.
Как вы в конечном итоге со сложностью O (n ^ 2) для сопряженного метода? У вас есть фиксированный набор операций, два сложения, одно вычитание и одно деление. Предполагая, что все три операции являются O (1), тогда у вас есть O (n) для применения его к n числам.
Хотя это может не помочь вам выбрать метод, некоторое время назад я написал инструмент, который может помочь вам выбрать точность на основе ожидаемых значений:
http://riot.so/floatprecision.html
Как уже говорили другие ответы, вы не можете рассчитывать на получение бесконечной точности с плавающей запятой, но вы можете использовать такие инструменты, как этот, для получения минимального приращения и уменьшения размера заданного числа и определения оптимальной точности для использования. чтобы получить необходимую точность
заменить равенство проверкой на разницу, превышающую некоторый заданный эпсилон (константа, имеющая значение как минимальная различимая разница).