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c++ - Eigen 浮点精度

coder 2024-02-12 原文

我在使用 Eigen 时遇到浮点精度问题。

我有两个Eigen::MatrixXd；第一个矩阵 A (nx1) 仅包含正整数，而第二个矩阵 B (nx1) 包含填充相同实数的单个列(例如:-0.714312 ).

我需要计算以下 Eigen::MatrixXd:

const auto exponential = [](double x)
{ return std::exp(x); };


MatrixXd W = B.unaryExpr(exponential);
MatrixXd residuals = A - W;

问题是当我打印残差总和时:

cout << residuals.sum();
// output = 6.16951e-06

通过使用 R 和相同的输入矩阵执行相同的操作，我得到了不同的值。

通过使用 R 矩阵，我得到 -2.950208e-09。 A、B 和 W 的元素之和在 C++ 和 中是相同的>R.

最佳答案

可能是 R 使用的是具有扩展精度(80 位)的 x87 FPU，而 Eigen 使用的是 SSE 单元(64 位/ double )。您可以使用 Matrix<long double,Dynamic,Dynamic> 检查矩阵类型或确保您的编译器将以 x87 FPU 单元为目标。

关于c++ - Eigen 浮点精度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33813678/

ampEigencodesectionMatrixXdc++rmatrixprecision

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