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부동 소수점 쌍을 사용하여 배정밀도 덧셈을 에뮬레이션하기 위한 최적의 기준은 무엇입니까?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen원래의
2024-10-31 15:24:27162검색

What is the Optimal Base for Emulating Double-Precision Addition with Pairs of Floats?

플로트 쌍을 사용한 배정밀도 산술 에뮬레이션

수치 기능이 제한된 임베디드 시스템에서는 배정밀도 데이터 유형 에뮬레이션이 필요합니다. 특정 알고리즘. 이 기사에서는 정밀도를 높이기 위해 두 개의 "float" 값으로 구성된 튜플을 사용하여 "double" 데이터 유형을 에뮬레이션하는 기술을 살펴봅니다.

에뮬레이트된 두 double 값 사이의 비교 연산은 간단한 사전식 순서를 따릅니다. 그러나 추가 작업에는 반출을 감지해야 하기 때문에 문제가 발생합니다. 근본적인 질문은 이 작업에 어떤 기반을 사용해야 하는가입니다. FLT_MAX가 잠재적 후보일 수 있지만 추가 고려가 필요합니다.

덧셈 에뮬레이션

덧셈을 에뮬레이트하려면 개별 구성 요소의 추가뿐만 아니라 또한 수행 가능성도 있습니다. 작업에 사용되는 기준은 가능한 모든 캐리아웃을 캡처할 수 있는 충분한 해상도를 제공해야 합니다.

한 가지 접근 방식은 부동 소수점 데이터 유형 FLT_MAX 및 -FLT_MAX의 두 경계의 합을 기준으로 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 낮은 구성 요소의 추가로 인한 모든 캐리아웃이 높은 구성 요소의 추가에 포함됩니다.

캐리 아웃 감지

캐리 감지 출력에는 개별 구성 요소를 추가하는 동안 오버플로 또는 언더플로 상태를 모니터링해야 합니다. 낮은 구성 요소를 추가할 때 오버플로가 발생하면 캐리아웃이 표시되며 높은 구성 요소에 추가해야 합니다. 마찬가지로 낮은 구성요소 빼기의 언더플로우는 캐리다운을 유발하며 동일한 방식으로 처리할 수 있습니다.

추가 연구를 위한 리소스

추가 통찰력 이중 플로트 기술 분야의 연구를 통해 얻을 수 있습니다. 두 가지 주목할만한 논문은 다음과 같습니다.

  • [그래픽 하드웨어에서 float-float 연산자 구현](https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00021443)
  • [Extended -GPU 계산을 위한 정밀 부동 소수점 수](http://andrewthall.org/papers/df64_qf128.pdf)

이 리소스는 float-float 연산자 구현 및 성능 최적화에 대한 귀중한 정보를 제공합니다.

위 내용은 부동 소수점 쌍을 사용하여 배정밀도 덧셈을 에뮬레이션하기 위한 최적의 기준은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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