相关疑难解决方法(0)

我偶然发现了在x86和x64的MS VS 2010版本之间完成浮点算术的方式不同(两者都在同一台64位机器上执行).

这是一个简化的代码示例:

float a = 50.0f;
float b = 65.0f;
float c =  1.3f;
float d = a*c;
bool bLarger1 = d<b;
bool bLarger2 = (a*c)<b;

布尔bLarger1始终为false(在两个版本中d都设置为65.0).变量bLarger2对于x64为false,但对于x86为true!

我很清楚浮点算术和圆角效应正在发生.我也知道32位有时使用不同的指令进行浮动操作而不是64位构建.但在这种情况下,我错过了一些信息.

为什么bLarger1和bLarger2之间首先存在差异？为什么它只出现在32位版本上？

以下代码将在x86 32位计算机上为变量"e"和"f"输出不同的结果,但在x86 64位计算机上会产生相同的结果.为什么？从理论上讲,正在评估相同的表达,但从技术上讲,它不是.

#include <cstdio>
main()
{
  double a,b,c,d,e,f;
  a=-8988465674311578540726.0;
  b=+8988465674311578540726.0;
  c=1925283223.0;
  d=4294967296.0;
  e=(c/d)*(b-a)+a;
  printf("%.80f\n",e);
  f=c/d;
  f*=(b-a);
  f+=a;
  printf("%.80f\n",f);
}

注意...使用'gcc -m32'可以生成32位x86代码,谢谢@Peter Cordes /sf/users/15689271/

也可以看看

boost :: random :: uniform_real_distribution应该是跨处理器的相同吗？

---为用户Madivad更新

64 bit output 
-930037765265417043968.00000...
-930037765265417043968.00000...

32 bit output
-930037765265416519680.00000...
-930037765265417043968.00000...

这个python代码可以给出"数学上正确"的输出

from fractions import Fraction
a=-8988465674311578540726
b=8988465674311578540726
c=1925283223
d=4294967296
print "%.80f" % float(Fraction(c,d)*(b-a)+a)

-930037765265416519680.000...

我想知道在C或C ++中使用浮点运算的任何代码在任何基于x86的体系结构中是否都会产生精确的结果，而不管代码的复杂性如何。

据我所知，自从Intel 8087开始，任何x86架构都使用了准备处理IEEE-754浮点数的FPU单元，而且我看不出任何原因导致不同架构的结果不同。但是，如果它们不同（即由于不同的编译器或不同的优化级别），那么是否有某种方法可以通过仅配置编译器来产生位精确结果？