我可以确定性地和任意排列的浮点数的向量吗？
假设我有一个（可能很大的）浮点数向量，由一些黑盒过程产生。是否可以计算这些数字的按位可重复求和？
如果黑盒进程总是以相同的顺序产生数字，那么按位可重复求和很容易：只需从左到右求和。
但是如果数字是以随机顺序生成的，也许是因为它们是从异步进程返回和收集的，那么就更难了：我必须对它们进行排序。
但如果有更多的数字，可能分布在不同的机器上，因此不需要移动它们呢？
还有一种方法可以对它们进行决定性的求和吗？
共有3个答案
对
Ahrens、Demmel和Nguyen（2020）的论文“高效可再现浮点求和算法”中描述了一种实现这一点的方法。我在下面介绍了它的一个实现。
在这里，我们将比较三种算法：
- 传统的从左到右求和：这对于输入顺序中的排列来说是快速、不准确和不可复制的
传统的求和是不准确的，因为随着求和的增长，我们添加到其中的数字中的最低有效位数会被自动删除。Kahan求和通过保持一个保持最低有效位的连续“补偿”和来克服这一问题。可重复求和使用类似的策略来保持准确性，但保持多个对应于不同补偿水平的箱子。这些箱子还适当截断输入数据的重要性，以获得准确、可重复的总和。
为了研究算法，我们将对100万个数字进行测试，每个数字都从[-10001000]范围内均匀抽取。为了证明算法的答案范围及其再现性，输入将被洗牌并求和100次。
我要断言的一个结果是，对于所研究的每种数据类型，确定性算法对100个数据排序中的每一个都产生相同的结果，下面的代码对此进行了严格的演示。
我的实现包括一个类，该类可以复制传递给它的累加器值，但有几种方法可以传递输入数据。我们将对其中三个进行实验：
- 1ata测试一种模式，在这种模式下，数字一次传递给累加器一个，而事先不知道输入的最大幅度
- 许多测试是一种将许多数字传递给累加器的模式，但事先不知道输入的最大幅度
- manyc测试一种模式，在这种模式下，许多数字被传递给累加器，并且我们事先知道输入的最大幅度
各种算法的结果如下：
Single-Precision Floats
==================================================================
Average Reproducible sum 1ata time = 0.0115s (11.5x simple; 2.6x Kahan)
Average Reproducible sum many time = 0.0047s (4.7x simple; 1.1x Kahan)
Average Reproducible sum manyc time = 0.0036s (3.6x simple; 0.8x Kahan)
Average Kahan summation time = 0.0044s
Average simple summation time = 0.0010s
Reproducible Value = 767376.500000000 (0% diff vs Kahan)
Kahan long double accumulator value = 767376.500000000
Error bound on RV = 15.542840004
Distinct Kahan (single accum) values = 1
Distinct Simple values = 92
Double-Precision Floats
==================================================================
Average Reproducible sum 1ata time = 0.0112s (10.5x simple; 2.6x Kahan)
Average Reproducible sum many time = 0.0051s (4.7x simple; 1.2x Kahan)
Average Reproducible sum manyc time = 0.0037s (3.4x simple; 0.8x Kahan)
Average simple summation time = 0.0011s
Average Kahan summation time = 0.0044s
Reproducible Value = 310844.70069914369378239 (0% diff vs Kahan)
Kahan long double accumulator value = 310844.70069914369378239
Error bound on RV = 0.00000000048315059
Distinct Kahan (double accum) values = 2
Distinct Simple values = 96
让我们尝试一个比均匀随机更具挑战性的测试！相反，让我们在[0，2π]范围内生成100万个数据点，并使用它们生成正弦波的y值。与之前一样，我们将这些数据点无序排列100次，看看我们得到的是什么类型的输出。计时值与上述非常相似，因此我们将其忽略。这给了我们：
Single-Precision Floats
==================================================================
Reproducible Value = 0.000000000
Kahan long double accumulator value = -0.000000000
Error bound = 14.901161194
Distinct Kahan (single) values = 96
Distinct Simple values = 100
Kahan lower value = -0.000024229
Kahan upper value = 0.000025988
Simple lower value = -0.017674208
Simple upper value = 0.018800795
Kahan range = 0.000050217
Simple range = 0.036475003
Simple range / Kahan range = 726
Double-Precision Floats
==================================================================
Reproducible Value = 0.00000000000002185
Kahan long double accumulator value = 0.00000000000002185
Error bound = 0.00000000000000083
Distinct Kahan (double) values = 93
Distinct Simple values = 100
Kahan lower value = 0.00000000000000017
Kahan upper value = 0.00000000000006306
Simple lower value = -0.00000000004814216
Simple upper value = 0.00000000002462563
Kahan range = 0.00000000000006289
Simple range = 0.00000000007276779
Simple range / Kahan range = 1157
这里我们看到，可再现值与我们用作真理来源的长双卡汉求和值完全匹配。
与我们之前的简单测试结果相比，有许多不同的Kahan求和值（其中Kahan求和使用与数据相同的浮点类型）；使用更困难的数据集破坏了我们在简单测试的Kahan求和中观察到的“部分决定论”，即使Kahan求和产生的值的范围比通过简单求和获得的值小几个数量级。
因此，在这种情况下，可再现求和比Kahan求和具有更好的准确性，并且产生单个按位可再现的结果，而不是大约100个不同的结果。
时间。可重复求和所需的时间比简单求和长约3.5倍，与Kahan求和所需的时间大致相同。
记忆力使用3折储物箱需要储能器的空间。即，单精度为24字节，双精度为48字节。
此外，还需要一个静态查找表，该表可以在给定数据类型和折叠的所有累加器之间共享。对于3倍装箱，此表为41个浮点（164字节）或103个双倍（824字节）。
那么，我们学到了什么？
标准求和给出了广泛的结果。我们对双精度类型进行了100次测试，得到了96个独特的结果。这显然是不可复制的，并且很好地说明了我们试图解决的问题。
另一方面，Kahan求和产生的结果很少（因此它是“更”确定的），并且大约需要传统求和的4倍时间。
如果我们对要添加的数字一无所知，那么可复制的算法需要比简单求和长约10倍的时间；然而，如果我们知道求和的最大值，那么可重复的算法只需要比简单求和长约3.5倍的时间。
与Kahan求和相比，可再现的算法有时需要更少的时间（！），同时确保我们得到的答案按位相同。此外，与本答案中详述的方法不同，在我们的简单测试中，可再现的结果与Kahan求和结果在单精度和双精度方面都匹配。我们还得到强有力的保证，即可再现和Kahan结果具有非常低的相对误差。
什么折叠级别最好？3，根据下图。
Fold-1非常糟糕。在这个测试中，2对双精度给出了很好的准确度，但对浮点数给出了10%的相对误差。Fold-3对双精度和浮点数给出了很好的准确度，但时间增加较小。所以我们只希望对双精度进行一次一次的重复求和。高于Fold-3只会带来边际收益。
完整的代码太长，无法在此处包含；但是，您可以在此处找到C版本；和ReproBLAS在这里。
TL/DR：有一种简单而系统的方法，尽管它不是一种有效的方法：将所有内容转换为定点，并获得精确的值。因为只有转换回浮点的最后一步包含舍入，所以整个过程与求和的顺序无关。
该思想来源于精确点积，它是长间隔算法的基本工具。
观察到所有浮点数也可以表示为适当宽度的定点数。对于定点数，乘法和加法可以精确表示，只要添加一些额外的整数位来解释溢出。
例如，64位二进制IEE754浮点数可以表示为2131位定点数，前1056位，小数点后1075位（有关其他FP格式，请参阅链接中的表1，但请注意，引用的数字因数2太高，因为它们是两个浮点数的乘积）。
为溢出添加64位（假设一次最多可以添加2^64个数字），我们达到了2195位或275字节的固定点宽度。对于64位无符号整数，小数点前为18，小数点后为17。
对于float32，小数点前3位，小数点后3位，或者，如果允许在一个肢体之间使用小数点，则总共只需要5位。
这种算法很容易用多种语言实现。通常不需要动态内存管理，并且可以可靠地检测到无符号整数溢出时（例如在C
该原理可以应用于更复杂的浮点问题，在这些问题中可以获得正确的舍入。它不是很有效，但实现起来很简单，而且是robubst（在可测试性的意义上）。
编辑：更正了数字，因为它们是系数2过高。还添加了float32案例（建议来自njuffa）
（请参见此处以获得更好的答案。）
是的，有一种方法。
Demmel和Nguyen（2013）的论文“快速可再现浮点求和”中描述了一种实现这一点的方法。我在下面介绍了它的串行和并行实现。
在这里，我们将比较三种算法：
- 传统的从左到右求和：这对于输入顺序中的排列来说是快速、不准确和不可复制的
传统的求和是不准确的，因为随着总和的增长，我们添加到其中的数字的最低有效位数会被静默删除。Kahan求和通过保持一个持续的“补偿”总和来克服这一点，该总和保留在最低有效位数上。确定性求和使用类似的策略来保持准确性，但在执行求和之前，将输入数字“预四舍五入”到一个公共基数，以便可以准确计算它们的总和而不会出现任何舍入误差。
为了研究算法，我们将对100万个数字进行测试，每个数字都从[-10001000]范围内均匀抽取。为了演示算法的答案范围及其确定性，输入将被洗牌并求和100次。并行算法使用12个线程运行。
“正确”求和（通过在长双模式下使用Kahan求和并选择最常出现的值确定）为
310844.700699143717685046795
我要断言的一个结果是，对于所研究的每种数据类型，确定性算法对100个数据顺序中的每一个都产生相同的结果，并且这些结果对于算法的串行和并行变体都是相同的，下面的代码对此进行了严格的演示。
各种算法的结果如下：
Serial Float
=========================================================
Simple summation accumulation type = float
Average deterministic summation time = 0.00462s
Average simple summation time = 0.00144s (3.20x faster than deterministic)
Average Kahan summation time = 0.00290s (1.59x faster than deterministic)
Deterministic value = 256430592.000000000 (very different from actual)
Distinct Kahan values = 3 (with single-precision accumulator)
Distinct Simple values = 93 (with single-precision accumulator)
Distinct Simple values = 1 (with double-precision accumulator)
Parallel Float
=========================================================
Simple summation accumulation type = float
Average deterministic summation time = 0.00576s
Average simple summation time = 0.00206s (2.79x faster than deterministic)
Average Kahan summation time = 0.00599s (0.96x faster than deterministic)
Deterministic value = 256430592.000000000 (very different from actual)
Distinct Kahan values = 3 (with single-precision accumulator)
Distinct Simple values = 89 (with single-precision accumulator)
Distinct Simple values = 1 (with double-precision accumulator)
Serial Double
=========================================================
Average deterministic summation time = 0.00600s
Average simple summation time = 0.00171s (3.49x faster than deterministic)
Average Kahan summation time = 0.00378s (1.58x faster than deterministic)
Deterministic value = 310844.70069914375199005 (epsilon difference from actual value)
Distinct Kahan values = 4
Distinct Simple values = 88
Parallel Double
=========================================================
Average deterministic summation time = 0.01074s
Average simple summation time = 0.00289s (3.71x faster than deterministic)
Average Kahan summation time = 0.00648s (1.65x faster than deterministic)
Deterministic value = 310844.70069914375199005 (epsilon difference from actual value)
Distinct Kahan values = 2
Distinct Simple values = 83
Serial Long Double
=========================================================
Average deterministic summation time = 0.01072s
Average simple summation time = 0.00215s (4.96x faster than deterministic)
Average Kahan summation time = 0.00448s (2.39x faster than deterministic)
Deterministic value = 310844.700699143717685046795 (no discernable difference from actual)
Distinct Kahan values = 3
Distinct Simple values = 94
Parallel Long Double
=========================================================
Average deterministic summation time = 0.01854s
Average simple summation time = 0.00466s (3.97x faster than deterministic)
Average Kahan summation time = 0.00635s (2.91x faster than deterministic)
Deterministic value = 310844.700699143717685046795 (no discernable difference from actual)
Distinct Kahan values = 1
Distinct Simple values = 82
那么，我们学到了什么？从单精度结果中，我们可以看到，使用双倍长度累加器可以使传统求和算法在该数据集上重现，尽管对于任意数据集几乎肯定不会出现这种情况。尽管如此，这仍然是一种在工作时提高精度的廉价方法。
当传统求和所用的累加器与所加的数字大小相同时，它的效果非常差：我们进行了100次测试，得到的结果几乎与传统求和相同。
另一方面，Kahan求和产生的结果很少（因此它是“更”确定的），并且大约需要传统求和的两倍时间。
确定性算法比简单求和要长约4倍，比Kahan求和要长约1.5-3倍，但对于双精度和长双精度类型，除了按位确定性外，都会得到大致相同的答案（无论输入数据如何排序，它总是得到相同的答案）。
然而，单精度浮点得到了一个非常糟糕的答案，不像单精度常规和Kahan求和，它们与实际答案非常接近。这是为什么？
我们一直在研究的论文确定，如果输入中有n个数字，我们使用k个折叠轮（论文建议使用2，这是我们在这里使用的），那么确定性和常规求和将提供类似的误差范围
n^k * e^(k-1) << 1
其中e是数据类型的浮点epsilon。这些epsilon值是：
Single-precision epsilon = 0.000000119
Double-precision epsilon = 0.00000000000000022
Long double-precision epsilon = 0.000000000000000000108
将这些与n=1M一起插入到方程中，我们得到：
Single condition = 119000
Double condition = 0.00022
Long double condition = 0.000000108
所以我们看到，对于这种大小的输入，单精度的性能很差。
另一点需要注意的是，虽然长双精度编码在我的机器上需要16个字节，但这只是为了对齐：用于计算的真正长度只有80位。因此，两个长双精度将在数字上进行相等的比较，但它们未使用的位是任意的。对于真正的逐位再现性，需要确定未使用的位并将其设置为已知值。
//Compile with:
//g++ -g -O3 repro_vector.cpp -fopenmp
//NOTE: Always comile with `-g`. It doesn't slow down your code, but does make
//it debuggable and improves ease of profiling
#include <algorithm>
#include <bitset> //Used for showing bitwise representations
#include <cfenv> //Used for setting floating-point rounding modes
#include <chrono> //Used for timing algorithms
#include <climits> //Used for showing bitwise representations
#include <iostream>
#include <omp.h> //OpenMP
#include <random>
#include <stdexcept>
#include <string>
#include <typeinfo>
#include <unordered_map>
#include <vector>
constexpr int ROUNDING_MODE = FE_UPWARD;
constexpr int N = 1'000'000;
constexpr int TESTS = 100;
// Simple timer class for tracking cumulative run time of the different
// algorithms
struct Timer {
double total = 0;
std::chrono::high_resolution_clock::time_point start_time;
Timer() = default;
void start() {
start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
}
void stop() {
const auto now = std::chrono::high_resolution_clock::now();
const auto time_span = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double>>(now - start_time);
total += time_span.count();
}
};
//Simple class to enable directed rounding in floating-point math and to reset
//the rounding mode afterwards, when it goes out of scope
struct SetRoundingMode {
const int old_rounding_mode;
SetRoundingMode(const int mode) : old_rounding_mode(fegetround()) {
if(std::fesetround(mode)!=0){
throw std::runtime_error("Failed to set directed rounding mode!");
}
}
~SetRoundingMode(){
if(std::fesetround(old_rounding_mode)!=0){
throw std::runtime_error("Failed to reset rounding mode to original value!");
}
}
static std::string get_rounding_mode_string() {
switch (fegetround()) {
case FE_DOWNWARD: return "downward";
case FE_TONEAREST: return "to-nearest";
case FE_TOWARDZERO: return "toward-zero";
case FE_UPWARD: return "upward";
default: return "unknown";
}
}
};
// Used to make showing bitwise representations somewhat more intuitive
template<class T>
struct binrep {
const T val;
binrep(const T val0) : val(val0) {}
};
// Display the bitwise representation
template<class T>
std::ostream& operator<<(std::ostream& out, const binrep<T> a){
const char* beg = reinterpret_cast<const char*>(&a.val);
const char *const end = beg + sizeof(a.val);
while(beg != end){
out << std::bitset<CHAR_BIT>(*beg++);
if(beg < end)
out << ' ';
}
return out;
}
//Simple serial summation algorithm with an accumulation type we can specify
//to more fully explore its behaviour
template<class FloatType, class SimpleAccumType>
FloatType serial_simple_summation(const std::vector<FloatType> &vec){
SimpleAccumType sum = 0;
for(const auto &x: vec){
sum += x;
}
return sum;
}
//Parallel variant of the simple summation algorithm above
template<class FloatType, class SimpleAccumType>
FloatType parallel_simple_summation(const std::vector<FloatType> &vec){
SimpleAccumType sum = 0;
#pragma omp parallel for default(none) reduction(+:sum) shared(vec)
for(size_t i=0;i<vec.size();i++){
sum += vec[i];
}
return sum;
}
//Kahan's compensated summation algorithm for accurately calculating sums of
//many numbers with O(1) error
template<class FloatType>
FloatType serial_kahan_summation(const std::vector<FloatType> &vec){
FloatType sum = 0.0f;
FloatType c = 0.0f;
for (const auto &num: vec) {
const auto y = num - c;
const auto t = sum + y;
c = (t - sum) - y;
sum = t;
}
return sum;
}
//Parallel version of Kahan's compensated summation algorithm (could be improved
//by better accounting for the compsenation during the reduction phase)
template<class FloatType>
FloatType parallel_kahan_summation(const std::vector<FloatType> &vec){
//Parallel phase
std::vector<FloatType> sum(omp_get_max_threads(), 0);
FloatType c = 0;
#pragma omp parallel for default(none) firstprivate(c) shared(sum,vec)
for (size_t i=0;i<vec.size();i++) {
const auto tid = omp_get_thread_num();
const auto y = vec[i] - c;
const auto t = sum.at(tid) + y;
c = (t - sum[tid]) - y;
sum[tid] = t;
}
//Serial reduction phase
//This could be more accurate if it took the remaining compensation values
//from above into account
FloatType total_sum = 0.0f;
FloatType total_c = 0.0f;
for(const auto &num: sum){
const auto y = num - total_c;
const auto t = total_sum + y;
total_c = (t - total_sum) - y;
total_sum = t;
}
return total_sum;
}
// Error-free vector transformation. Algorithm 4 from Demmel and Nguyen (2013)
template<class FloatType>
FloatType ExtractVectorNew2(
const FloatType M,
const typename std::vector<FloatType>::iterator &begin,
const typename std::vector<FloatType>::iterator &end
){
// Should use the directed rounding mode of the parent thread
auto Mold = M;
for(auto v=begin;v!=end;v++){
auto Mnew = Mold + (*v);
auto q = Mnew - Mold;
(*v) -= q;
Mold = Mnew;
}
//This is the exact sum of high order parts q_i
//v is now the vector of low order parts r_i
return Mold - M;
}
template<class FloatType>
FloatType mf_from_deltaf(const FloatType delta_f){
const int power = std::ceil(std::log2(delta_f));
return static_cast<FloatType>(3.0) * std::pow(2, power);
}
//Implements the error bound discussed near Equation 6 of
//Demmel and Nguyen (2013).
template<class FloatType>
bool is_error_bound_appropriate(const size_t N, const int k){
const auto eps = std::numeric_limits<FloatType>::epsilon();
const auto ratio = std::pow(N, k) * std::pow(eps, k-1);
//If ratio << 1, then the conventional non-reproducible sum and the
//deterministic sum will have error bounds of the same order. We arbitrarily
//choose 1e-4 to represent this
return ratio < 1e-3;
}
//Serial bitwise deterministic summation.
//Algorithm 8 from Demmel and Nguyen (2013).
template<class FloatType>
FloatType serial_bitwise_deterministic_summation(
std::vector<FloatType> vec, // Note that we're making a copy!
const int k
){
constexpr FloatType eps = std::numeric_limits<FloatType>::epsilon();
const auto n = vec.size();
const auto adr = SetRoundingMode(ROUNDING_MODE);
if(n==0){
return 0;
}
if(!is_error_bound_appropriate<FloatType>(vec.size(), k)){
std::cout<<"WARNING! Error bounds of deterministic sum are large relative to conventional summation!"<<std::endl;
}
FloatType m = std::abs(vec.front());
for(const auto &x: vec){
m = std::max(m, std::abs(x));
}
FloatType delta_f = n * m / (1 - 4 * (n + 1) * eps);
FloatType Mf = mf_from_deltaf(delta_f);
std::vector<FloatType> Tf(k);
for(int f=0;f<k-1;f++){
Tf[f] = ExtractVectorNew2<FloatType>(Mf, vec.begin(), vec.end());
delta_f = n * (4 * eps * Mf / 3) / (1 - 4 * (n + 1) * eps);
Mf = mf_from_deltaf(delta_f);
}
FloatType M = Mf;
for(const FloatType &v: vec){
M += v;
}
Tf[k-1] = M - Mf;
FloatType T = 0;
for(const FloatType &tf: Tf){
T += tf;
}
return T;
}
//Parallel bitwise deterministic summation.
//Algorithm 9 from Demmel and Nguyen (2013).
template<class FloatType>
FloatType parallel_bitwise_deterministic_summation(
std::vector<FloatType> vec, // Note that we're making a copy!
const int k
){
constexpr FloatType eps = std::numeric_limits<FloatType>::epsilon();
const auto n = vec.size();
const auto adr = SetRoundingMode(ROUNDING_MODE);
if(n==0){
return 0;
}
if(!is_error_bound_appropriate<FloatType>(vec.size(), k)){
std::cout<<"WARNING! Error bounds of deterministic sum are large relative to conventional summation!"<<std::endl;
}
std::vector<FloatType> Tf(k);
// Note that this reduction would require communication if we had
// implemented this to work on multiple nodes
FloatType m = std::abs(vec.front());
#pragma omp parallel for default(none) reduction(max:m) shared(vec)
for(size_t i=0;i<vec.size();i++){
m = std::max(m, std::abs(vec[i]));
}
// Note that this reduction would require communication if we had
// implemented this to work on multiple nodes
#pragma omp declare reduction(vec_plus : std::vector<FloatType> : \
std::transform(omp_out.begin(), omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_out.begin(), std::plus<FloatType>())) \
initializer(omp_priv = decltype(omp_orig)(omp_orig.size()))
#pragma omp parallel default(none) reduction(vec_plus:Tf) shared(k,m,n,vec,std::cout)
{
const auto adr = SetRoundingMode(ROUNDING_MODE);
const auto threads = omp_get_num_threads();
const auto tid = omp_get_thread_num();
const auto values_per_thread = n / threads;
const auto nlow = tid * values_per_thread;
const auto nhigh = (tid<threads-1) ? ((tid+1) * values_per_thread) : n;
FloatType delta_f = n * m / (1 - 4 * (n + 1) * eps);
FloatType Mf = mf_from_deltaf(delta_f);
for(int f=0;f<k-1;f++){
Tf[f] = ExtractVectorNew2<FloatType>(Mf, vec.begin() + nlow, vec.begin() + nhigh);
delta_f = n * (4 * eps * Mf / 3) / (1 - 4 * (n + 1) * eps);
Mf = mf_from_deltaf(delta_f);
}
FloatType M = Mf;
for(size_t i=nlow;i<nhigh;i++){
M += vec[i];
}
Tf[k-1] = M - Mf;
}
FloatType T = 0;
for(const FloatType &tf: Tf){
T += tf;
}
return T;
}
//Convenience wrappers
template<bool Parallel, class FloatType>
FloatType bitwise_deterministic_summation(
const std::vector<FloatType> &vec, // Note that we're making a copy!
const int k
){
if(Parallel){
return parallel_bitwise_deterministic_summation<FloatType>(vec, k);
} else {
return serial_bitwise_deterministic_summation<FloatType>(vec, k);
}
}
template<bool Parallel, class FloatType, class SimpleAccumType>
FloatType simple_summation(const std::vector<FloatType> &vec){
if(Parallel){
return parallel_simple_summation<FloatType, SimpleAccumType>(vec);
} else {
return serial_simple_summation<FloatType, SimpleAccumType>(vec);
}
}
template<bool Parallel, class FloatType>
FloatType kahan_summation(const std::vector<FloatType> &vec){
if(Parallel){
return serial_kahan_summation<FloatType>(vec);
} else {
return parallel_kahan_summation<FloatType>(vec);
}
}
// Timing tests for the summation algorithms
template<bool Parallel, class FloatType, class SimpleAccumType>
FloatType PerformTestsOnData(
const int TESTS,
std::vector<FloatType> floats, //Make a copy so we use the same data for each test
std::mt19937 gen //Make a copy so we use the same data for each test
){
Timer time_deterministic;
Timer time_kahan;
Timer time_simple;
//Very precise output
std::cout.precision(std::numeric_limits<FloatType>::max_digits10);
std::cout<<std::fixed;
std::cout<<"Parallel? "<<Parallel<<std::endl;
if(Parallel){
std::cout<<"Max threads = "<<omp_get_max_threads()<<std::endl;
}
std::cout<<"Floating type = "<<typeid(FloatType).name()<<std::endl;
std::cout<<"Floating type epsilon = "<<std::numeric_limits<FloatType>::epsilon()<<std::endl;
std::cout<<"Simple summation accumulation type = "<<typeid(SimpleAccumType).name()<<std::endl;
std::cout<<"Number of tests = "<<TESTS<<std::endl;
std::cout<<"Input sample = "<<std::endl;
for(size_t i=0;i<10;i++){
std::cout<<"\t"<<floats[i]<<std::endl;
}
//Get a reference value
std::unordered_map<FloatType, uint32_t> simple_sums;
std::unordered_map<FloatType, uint32_t> kahan_sums;
const auto ref_val = bitwise_deterministic_summation<Parallel, FloatType>(floats, 2);
for(int test=0;test<TESTS;test++){
std::shuffle(floats.begin(), floats.end(), gen);
time_deterministic.start();
const auto my_val = bitwise_deterministic_summation<Parallel, FloatType>(floats, 2);
time_deterministic.stop();
if(ref_val!=my_val){
std::cout<<"ERROR: UNEQUAL VALUES ON TEST #"<<test<<"!"<<std::endl;
std::cout<<"Reference = "<<ref_val <<std::endl;
std::cout<<"Current = "<<my_val <<std::endl;
std::cout<<"Reference bits = "<<binrep<FloatType>(ref_val)<<std::endl;
std::cout<<"Current bits = "<<binrep<FloatType>(my_val) <<std::endl;
throw std::runtime_error("Values were not equal!");
}
time_kahan.start();
const auto kahan_sum = kahan_summation<Parallel, FloatType>(floats);
kahan_sums[kahan_sum]++;
time_kahan.stop();
time_simple.start();
const auto simple_sum = simple_summation<Parallel, FloatType, SimpleAccumType>(floats);
simple_sums[simple_sum]++;
time_simple.stop();
}
std::cout<<"Average deterministic summation time = "<<(time_deterministic.total/TESTS)<<std::endl;
std::cout<<"Average simple summation time = "<<(time_simple.total/TESTS)<<std::endl;
std::cout<<"Average Kahan summation time = "<<(time_kahan.total/TESTS)<<std::endl;
std::cout<<"Ratio Deterministic to Simple = "<<(time_deterministic.total/time_simple.total)<<std::endl;
std::cout<<"Ratio Deterministic to Kahan = "<<(time_deterministic.total/time_kahan.total)<<std::endl;
std::cout<<"Reference value = "<<std::fixed<<ref_val<<std::endl;
std::cout<<"Reference bits = "<<binrep<FloatType>(ref_val)<<std::endl;
std::cout<<"Distinct Kahan values = "<<kahan_sums.size()<<std::endl;
std::cout<<"Distinct Simple values = "<<simple_sums.size()<<std::endl;
int count = 0;
for(const auto &kv: kahan_sums){
std::cout<<"\tKahan sum values (N="<<std::fixed<<kv.second<<") "<<kv.first<<" ("<<binrep<FloatType>(kv.first)<<")"<<std::endl;
if(count++==10){
break;
}
}
count = 0;
for(const auto &kv: simple_sums){
std::cout<<"\tSimple sum values (N="<<std::fixed<<kv.second<<") "<<kv.first<<" ("<<binrep<FloatType>(kv.first)<<")"<<std::endl;
if(count++==10){
break;
}
}
std::cout<<std::endl;
return ref_val;
}
// Use this to make sure the tests are reproducible
template<class FloatType, class SimpleAccumType>
void PerformTests(
const int TESTS,
const std::vector<long double> &long_floats,
std::mt19937 &gen
){
std::vector<FloatType> floats(long_floats.begin(), long_floats.end());
const auto serial_val = PerformTestsOnData<false, FloatType, SimpleAccumType>(TESTS, floats, gen);
const auto parallel_val = PerformTestsOnData<true, FloatType, SimpleAccumType>(TESTS, floats, gen);
//Note that the `long double` type may only use 12-16 bytes (to maintain
//alignment), but only 80 bits, resulting in bitwise indeterminism in the last
//few bits; however, the floating-point values themselves will be equal.
std::cout<<"########################################"<<std::endl;
std::cout<<"### Serial and Parallel values match for "
<<typeid(FloatType).name()
<<"? "
<<(serial_val==parallel_val)
<<std::endl;
std::cout<<"########################################\n"<<std::endl;
}
int main(){
std::random_device rd;
// std::mt19937 gen(rd()); //Enable for randomness
std::mt19937 gen(123456789); //Enable for reproducibility
std::uniform_real_distribution<long double> distr(-1000, 1000);
std::vector<long double> long_floats;
for(int i=0;i<N;i++){
long_floats.push_back(distr(gen));
}
PerformTests<double, double>(TESTS, long_floats, gen);
PerformTests<long double, long double>(TESTS, long_floats, gen);
PerformTests<float, float>(TESTS, long_floats, gen);
PerformTests<float, double>(TESTS, long_floats, gen);
return 0;
}
编辑埃里克·波斯皮奇尔
埃里克说：
我所描述的生成器将生成基本上具有相同量子的数字，所有数字都接近除数的倍数。这可能不包括样本中各种各样的指数，因此它可能无法很好地模拟一个分布，其中数字在添加时在有效位内部四舍五入。E、 例如，如果我们添加许多123.45形式的数字，它们将在一段时间内添加得很好，尽管舍入误差会随着部分和的累积而增大。但是，如果我们将表格12345、123.45和1.2345的编号相加，不同的错误会更早发生
将1M值123.45相加，得到的单长双卡汉值为123450000.00000000 2837623469532。确定性长双精度值与此相差-0.00000000000727595761，而确定性双精度值相差-0.0000000 1206353772047，而确定性浮点数相差-3.68%（考虑到其较大的epsilon，如预期）。
从集合中随机选择1M值{1.2345、12.345、123.45、1234.5、12345}给出两个长的双卡汉值：A=2749592287.563000000780448317528（N=54）和B=2749592287.563000000547673874（N=46）。确定性长双精度值精确匹配（A）；确定性双精度值与（A）相差0.00000020139850676247；确定性浮点值与（A）的差异为-257%（同样，预期）。
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我在传单地图上有一组无组织的点，在我的实现中，这些点表示Minecraftarium.com/map上Minecraftarium.com/map上地图上的领土节点。目前，我的实现只获取点，并使用传单在点周围画一个圆来大致指示控制区域。 然而，这有点难看，也不代表期望的最终结果，即从给定一组数据的边缘点绘制多边形区域。然而，由于这些点的无组织性质，我没有简单的方法来宣布这些点上的“边缘点”，因为它
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问题 你想构造一个可接受任意数量参数的函数。 解决方案 为了能让一个函数接受任意数量的位置参数，可以使用一个*参数。例如： def avg(first, *rest): return (first + sum(rest)) / (1 + len(rest)) # Sample use avg(1, 2) # 1.5 avg(1, 2, 3, 4) # 2.5 在这个例子中，rest是由所
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问题内容： 我有一个浮点数数组： 在数组上运行sort（）后，我得到了： 请注意，JavaScript（节点）的5.8 …大于49.6…。这是为什么？ 如何正确地对这些数字进行排序？ 问题答案： 传递排序函数： 结果： 从MDN： 如果未提供compareFunction，则通过将元素转换为字符串并按字典顺序（“字典”或“电话簿”，而非数字）顺序比较字符串来对元素进行排序。
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问题内容： 变量的每个可能值都可以准确地用变量表示吗？ 换句话说，对于所有可能的值，以下操作将成功： 我怀疑没有例外，或者只有例外情况（例如+/-无限或NaN）。 编辑 ：问题的原始措词令人困惑（陈述了两种方式，一种回答是“否”，另一种回答是是）。我将其改写为与问题标题匹配的单词。 问题答案： 是。 通过列举所有可能的情况来证明： 在我的机器上在12秒内完成。32位 很小 。
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问题内容： 假设我已经编写了以下代码段。在操场上的完整代码在这里为那些倾斜。 这段代码完全按照我的期望输出以下内容： 假设我想将字段添加到JSON输出中而不将其包含在结构中。也许是一个体裁： 我可以使用将任意字段添加到上的JSON有效载荷吗？就像是： 其他答案使我认为这应该可行，但是我正在努力弄清实现方式。 问题答案： 这是比我上一个更好的答案。 由于匿名结构字段是“合并的”（有一些其他注意事项）
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本文向大家介绍vue数据双向绑定的注意点，包括了vue数据双向绑定的注意点的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近一个vue和element的项目中遇到了一个问题： 动态生成的对象进行双向绑定是失败 直接贴代码： 上面一个简单的element的表单；addClass就是我要将数据绑定到的对象；他初始是一个空对象；我需要在其他地方读取然后给他添加属性，同时给表单进行绑定。 在这个过程中就发现，