想象一下,您有各种各样的各种大小的浮点数。什么是计算总和且误差最小的最正确方法?例如,当数组如下所示:
[1.0, 1e-10, 1e-10, ... 1e-10.0]
然后通过简单的循环从左到右加起来,例如
sum = 0 numbers.each do |val| sum += val end
每当加起来时,较小的数字可能会低于精度阈值,因此误差会越来越大。据我所知,最好的方法是对数组进行排序,并开始将数字从最低到最高相加,但是我想知道是否还有更好的方法(更快,更精确)?
编辑 :感谢您的回答,我现在有一个工作代码,可以完美地总结Java中的双精度值。这与获胜答案的Python发布直接相关。该解决方案通过了我所有的单元测试。(可以在Summarizer.java中获得更长,但经过优化的版本)
/** * Adds up numbers in an array with perfect precision, and in O(n). * * @see http://code.activestate.com/recipes/393090/ */ public class Summarizer { /** * Perfectly sums up numbers, without rounding errors (if at all possible). * * @param values * The values to sum up. * @return The sum. */ public static double msum(double... values) { List<Double> partials = new ArrayList<Double>(); for (double x : values) { int i = 0; for (double y : partials) { if (Math.abs(x) < Math.abs(y)) { double tmp = x; x = y; y = tmp; } double hi = x + y; double lo = y - (hi - x); if (lo != 0.0) { partials.set(i, lo); ++i; } x = hi; } if (i < partials.size()) { partials.set(i, x); partials.subList(i + 1, partials.size()).clear(); } else { partials.add(x); } } return sum(partials); } /** * Sums up the rest of the partial numbers which cannot be summed up without * loss of precision. */ public static double sum(Collection<Double> values) { double s = 0.0; for (Double d : values) { s += d; } return s; } }
对于“更精确”:Python食谱中的此配方具有求和算法,这些求和算法可保持完整精度(通过跟踪小计)。代码是使用Python编写的,但是即使您不了解Python,也很明显可以适应任何其他语言。
所有的细节都在本文中给出。