小编Mr *_*son的帖子

我有一个算法,我需要在e-40到e + 40中加上(很多时间)加倍的数字.

数组示例(从实际应用程序中随机转储):

-2.06991e-05 
7.58132e-06 
-3.91367e-06 
7.38921e-07 
-5.33143e-09
-4.13195e-11 
4.01724e-14 
6.03221e-17 
-4.4202e-20
6.58873 
-1.22257
-0.0606178 
0.00036508 
2.67599e-07 
0
-627.061
-59.048 
5.92985 
0.0885884
0.000276455 
-2.02579e-07

不言而喻,我知道这将导致舍入效应,我试图控制它:最终结果不应该在双倍的小数部分中有任何缺失的信息,或者如果不可避免的结果应该在最小n位精确(n定义).最终结果需要5位数加上指数.

经过一番体面的思考,我最终得到了以下算法:

• 对数组进行排序,使最大的绝对值先到最后,最接近零.
• 在循环中添加所有内容

这个想法是,在这种情况下,任何大值(负数和正数)的取消都不会影响后面的较小值.简而言之 :

• (10e40 - 10e40)+ 1 = 1:结果与预期一致
• (1 + 10e-40) - 10e40 = 0:不好

我最终使用std :: multiset(我的PC上的基准测试使用std:fabs,使用自定义排序功能,使用长双倍比普通双打更快20% - 我很好用双倍分辨率).

它仍然很慢(完成整个过程需要5秒钟)而且我仍然有这种感觉"你错过了你的算法".任何建议:

1. 用于速度优化.有没有更好的方法来分类中间产品？对一组40个中间结果(通常)进行排序大约占总执行时间的70%.
2. 对于错过的问题.是否还有机会丢失关键数据(应该是最终结果的小数部分)？

从更大的角度来看,我正在实现纯虚数变量的实系数多项式(电阻抗:Z(jw)).Z是表示用户定义系统的大多项式,系数指数范围很远.
"大"来自于将Zc1 = 1/jC1w添加到Zc2 = 1/jC2w:
Zc1 + Zc2 =(C1C2(jw)^ 2 + 0(jw))/(C1 + C2)(jw)

在这种情况下,对于纳米法(10e-9)的C1和C2,C1C2已经在10e-18(并且它只开始......)

我的排序函数使用复数变量的曼哈顿距离(因为,我的是真实的或纯粹的虚构):

struct manhattan_complex_distance
{
        bool operator() (std::complex<long double> a, std::complex<long double> b) …