matlab与c++；精确 我用Matlab到C++编写了一个脚本，使用 ARMADILO 库，用于线性代数和矩阵。

为了获得大致相同的输出，我调用了cout方法：

cout.precision(4);
cout.setf(ios::fixed);

但我得到了不同的结果：

Matlab结果：

0.0000    0.0000    0.0000    0.0000    0.0000   
0.0012    0.0014    0.0016    0.0020    0.0281  
0.0396    0.0297    0.0297    0.0495    0.0976  

<犰狳C++结果：

0.0000    0.0000    0.0000    0.0000    0.0000 
0.0012    0.0014    0.0016    0.0020    0.0282 
0.0416    0.0312    0.0312    0.0520    0.1027

现在，我不知道是否有微小的不精确性（<代码> 0.039 < /代码>接近代码> 0.041代码>）是由我的C++代码中的一些错误引起的，或者它们应该被认为是G++和Matlab

中的双精度之间的正常差异。 在我的代码中，我使用了很多这样的循环：

xi_summed = xi_summed + normalise((trans % (alpha.col(t) * b.t())));

---

其中，

xi_summated

，

trans

，

alpha

，

b

是

arma:：mat

，

%

是元素乘法，

mat:：t（）

是转置，而normalise是一个函数，它使矩阵

a

数组的条目总和为

1

通常精度更好，您可以通过键入

eps

来了解matlab的精度。对我来说是

2.2204e-16

然而，这也很大程度上取决于你所做的微积分

例如，如果你计算两个非常大的数字的差值，而差值非常小，那么你的精度将非常差

实际上，

eps

是一个相对精度。 因此，如果您键入

eps（n）

，您将获得给定值的精度

---

例如，

eps（10^16）

是

2

。因此，对于大小为

10^16

的运算，精度将为

2

这肯定不是正常的差异

机器ε将比您得到的误差小几个数量级（即2.22e-016与2.0e-3）

<>你可以用下面的C++代码确认你的机器ε：

#include <limits>

cout << "Machine Epsilon is: " << numeric_limits<double>::epsilon() << endl;

---

如果你在Matlab和C++中的计算在数学上是等价的，那么你应该得到相同的结果——特别是4的精度。P>当然不是看起来像正常的差异。我想重写HMM工具包的一些功能，并且有超过500行的C++代码。我不知道是哪一行，因为我不知道错误应该在哪里如果你的问题是病态的，那么算法中的细微差异可能会导致非常不同的结果。操作顺序可以。我如何检查C++中的精度设置，在C++中。双变量是64位的，因此精度应该在

2^-64=5e-20

左右。同样的浮点应该有大约<代码> 2 ^ 32＝2E-10精度，所以如果我想要Matlab具有相同的C++精度，我必须写EPS（5E-20）。但是我的不同结果呢？因为你是由不同的精度造成的，或者错误在其他地方？这可能是因为一个错误。。。通常情况下，机器的精度不会造成太大的差异。

eps