首頁 後端開發 C++ 為什麼我的多精度浮點 (mpfl) 加法無法正確傳播進位?

為什麼我的多精度浮點 (mpfl) 加法無法正確傳播進位?

Dec 07, 2024 am 05:23 AM

Why Does My Multi-Precision Floating-Point (mpfl) Addition Fail to Propagate Carry Bits Correctly?

mpfl 加法中的進位傳播問題

您的mpfl 加法函數在正確傳播進位值時遇到問題,導致總和不正確。具體來說,兩個 32 位元值相加後,如果結果超出單一 32 位元值的範圍,則進位位元無法正確傳播,從而導致總和不正確。

架構方法

為了解決這個問題,考慮類似於硬體實作中使用的 ALU(算術邏輯單元)架構是有益的。透過在 ALU 運算後對程式碼進行建模,您可以簡化計算並提高計算的準確性。

更正代碼

以下程式碼提供了修訂版本解決進位傳播問題的加法函數:

mpfl operator+(const mpfl &lhs, const mpfl &rhs)
{
    unsigned long i;
    mpfl ret(0);
    mpfl trhs(rhs);

    ALU32 alu;

    for (i = lhs.nbytes; i >= 0; i--)
    {
        alu.adc(ret.data[i].data,
                lhs.data[i].data,
                trhs.data[i].data);
        if (i < lhs.nbytes)
        {
            if (ret.data[i].data == 255 && ret.data[i + 1].carry == 1)
                increment(&trhs, i + 1);
        }
    }
    return ret;
}
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Key >

  • 使用ALU: ALU32 類別實作 ALU 架構,讓您以類似於現實世界 ALU 的方式執行算術運算。
  • 進位保存: adc() 函數用於執行與進位相加,確保進位位正確傳播。
  • 溢位處理:increment() 函數確保如果兩個 8 位元值總和超過 255,進位位元傳播到下一個數字。

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