最適化によって倍精度浮動小数点の計算が変化するのはなぜですか?
最適化中の浮動小数点精度の不一致: コンパイラのバグ?
問題ステートメント:
場合によっては、以下を使用してコーディングします。浮動小数点計算では、最適化が有効な場合と無効な場合とで異なる結果が生成される場合があります。これは、最適化が計算の精度に影響を与えると思われる二重変数の場合に特に観察されます。
分析:
この問題は、次の内部処理が原因で発生します。 Intel x86 プロセッサの浮動小数点値。これらのプロセッサは内部で 80 ビット拡張精度を使用しますが、double 変数は通常 64 ビット レジスタに格納されます。最適化が有効な場合、コンパイラはパフォーマンスを向上させるために浮動小数点値をレジスタに格納するようにコードを最適化することがあります。ただし、この最適化により、値が 80 ビット拡張精度レジスタから 64 ビット レジスタに転送されるときに丸め誤差が発生する可能性があります。
解決策:
解決するにはこの問題には、いくつかのオプションがあります:
- -ffloat-store GCC オプションを使用します: このオプションは、浮動小数点変数をレジスタに格納しないようにコンパイラに明示的に指示し、丸めを防止します。精度の違いによって引き起こされるエラー。
- long double データ型を使用する: long double 変数は通常、GCC では 80 ビット幅であるため、拡張精度と倍精度の間の精度変換の必要がなくなります。
さらなる考慮事項:
- x86_64 ビルドでは、コンパイラーは通常、float と double に SSE レジスタを使用し、拡張精度の問題を効果的に排除します。
- -mfpmath GCC コンパイラ オプションを使用すると、浮動小数点精度の処理をきめ細かく制御できます。
結論:
浮動小数点で観察された不一致最適化の結果は必ずしもコンパイラのバグではなく、Intel x86 プロセッサの内部浮動小数点処理の結果です。提供されたソリューションを採用することで、開発者は、最適化設定に関係なく、浮動小数点計算で一貫した結果が得られるようにすることができます。
以上が最適化によって倍精度浮動小数点の計算が変化するのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

CとXMLの将来の開発動向は次のとおりです。1)Cは、プログラミングの効率とセキュリティを改善するためのC 20およびC 23の標準を通じて、モジュール、概念、CORoutinesなどの新しい機能を導入します。 2)XMLは、データ交換および構成ファイルの重要なポジションを引き続き占有しますが、JSONとYAMLの課題に直面し、XMLSchema1.1やXpath3.1の改善など、より簡潔で簡単な方向に発展します。

C継続的な使用の理由には、その高性能、幅広いアプリケーション、および進化する特性が含まれます。 1)高効率パフォーマンス:Cは、メモリとハードウェアを直接操作することにより、システムプログラミングと高性能コンピューティングで優れたパフォーマンスを発揮します。 2)広く使用されている:ゲーム開発、組み込みシステムなどの分野での輝き。3)連続進化:1983年のリリース以来、Cは競争力を維持するために新しい機能を追加し続けています。

cマルチスレッドと同時プログラミングのコア概念には、スレッドの作成と管理、同期と相互排除、条件付き変数、スレッドプーリング、非同期プログラミング、一般的なエラーとデバッグ技術、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスが含まれます。 1)STD ::スレッドクラスを使用してスレッドを作成します。この例は、スレッドが完了する方法を作成し、待つ方法を示しています。 2)共有リソースを保護し、データ競争を回避するために、STD :: MutexおよびSTD :: LOCK_GUARDを使用するための同期と相互除外。 3)条件変数は、std :: condition_variableを介したスレッド間の通信と同期を実現します。 4)スレッドプールの例は、スレッドプールクラスを使用してタスクを並行して処理して効率を向上させる方法を示しています。 5)非同期プログラミングはSTD :: ASを使用します

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cのメモリ管理、ポインター、テンプレートはコア機能です。 1。メモリ管理は、新規および削除を通じてメモリを手動で割り当ててリリースし、ヒープとスタックの違いに注意を払います。 2。ポインターにより、メモリアドレスを直接操作し、注意して使用します。スマートポインターは管理を簡素化できます。 3.テンプレートは、一般的なプログラミングを実装し、コードの再利用性と柔軟性を向上させ、タイプの派生と専門化を理解する必要があります。

最新のCデザインモデルは、C 11以降の新機能を使用して、より柔軟で効率的なソフトウェアを構築するのに役立ちます。 1)ラムダ式とstd :: functionを使用して、オブザーバーパターンを簡素化します。 2)モバイルセマンティクスと完全な転送を通じてパフォーマンスを最適化します。 3)インテリジェントなポインターは、タイプの安全性とリソース管理を保証します。

C学習者と開発者は、Stackoverflow、RedditのR/CPPコミュニティ、CourseraおよびEDXコース、Github、Professional Consulting Services、およびCPPCONのオープンソースプロジェクトからリソースとサポートを得ることができます。 1. StackOverFlowは、技術的な質問への回答を提供します。 2。RedditのR/CPPコミュニティが最新ニュースを共有しています。 3。CourseraとEDXは、正式なCコースを提供します。 4. LLVMなどのGitHubでのオープンソースプロジェクトやスキルの向上。 5。JetBrainやPerforceなどの専門的なコンサルティングサービスは、技術サポートを提供します。 6。CPPCONとその他の会議はキャリアを助けます
