浮動小数点精度: 誤解されている概念
10 進数に関する浮動小数点精度の概念は、IEEE-754 標準のようなバイナリ浮動小数点形式に適用すると誤解を招きます。 時々示唆されるように、6 ~ 9 桁の精度という主張は不正確であり、説明が必要です。
10 進数ではなく 2 進数
浮動小数点数は本質的に 2 進数です。 10 進数ではなくビットを使用します。 float は、符号、固定ビット数の仮数部 (仮数部)、および指数で構成されます。この構造により、大小を問わず幅広い値を効率的に表現できます。
具体例
次の例は、float 精度を 10 進数と同等にすることの制限を強調しています。
-
1.0000001f
は正確に表現可能であり、精度が 6 桁に厳密に制限されていないことを示しています。 -
100000000f
は先頭の桁を超えると精度が失われ、大きな数値の形式の制限が示されます。
解像度と精度
単精度浮動小数点数の分解能は 223 です。 これは、値の識別可能な最小の変化が約 10-6.9 であることを意味します (log10223 ≈ 6.9 であるため)。 ただし、解像度は精度と同等ではありません。 10 進数を浮動小数点数に変換すると、最大約 10-7.2.
の誤差が生じる可能性があります。6 ~ 9 桁の主張の起源
6 桁と 9 桁の数字は、10 進表現と 2 進表現の間の変換に固有の制限に起因すると考えられます。
- 有効数字 6 桁までの 10 進数は、損失なく浮動小数点数に変換され、元の 10 進数に戻されることが保証されます。
- 任意の浮動小数点を 9 桁の 10 進数に変換してから、元の浮動小数点値に戻すことができます。
ただし、これらの保証は、float が 6 ~ 9 桁の 10 進数 精度を持つことを意味するものではありません。
結論: 限界を理解する
10 進数の浮動小数点精度の概念には根本的な欠陥があります。 浮動小数点演算を正確に理解するには、その 2 進数の性質、広範囲の値を表現する際の強み、および 10 進数を正確に表現する際の固有の制限を認識する必要があります。 数値計算の場合、これらの制限の影響を慎重に考慮する必要があります。
以上が10 進数の浮動小数点精度はどの程度正確ですか?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。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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