C++数值分析准确的数据结构？

采用双类型三次样条插值算法。 这项工作似乎是成功的，但当计算非常小的值时，相对误差在6%左右

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double数据类型足以进行精确的科学数值分析吗？

double在大多数应用中具有足够的精度。当然它是有限的，但是使用一个糟糕的算法总是可能浪费任何数量的精度。事实上，那应该是你的第一个嫌疑犯。仔细看看你的代码，看看你是在做一些让舍入误差积累得比必要的更快的事情，还是在做一些危险的事情，比如相距非常近的值相减。

如果双精度足以满足你的需要，这取决于你使用的数字类型。正如亨宁所建议的，最好看看你正在使用的算法，确保它们在数值上是稳定的

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首先，这里有一个很好的加法算法：。

科学数值分析很难正确，这就是为什么我把它留给专业人士。您是否考虑过使用数字库而不是编写自己的库？Eigen是我目前最喜欢的：

我手头总是有最新的Numerical Recipes nr.com，它确实有一个关于插值的优秀章节。NR有一个限制性的许可证，但作者知道他们在做什么，并对每种数字技术提供了一个简洁的书面说明。其他图书馆包括：ATLAS和GNU科学图书馆

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为了回答你的问题，对于大多数科学应用来说，加倍应该足够了，我同意前面的海报，它应该像一个算法问题。您是否考虑过发布所用算法的代码？

双精度最适合于任何问题，但如果多项式或函数快速振荡或重复，或维数相当高，则三次样条曲线将无法正常工作

在这种情况下，最好使用勒让德多项式，因为它们处理指数的变量

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举个简单的例子，如果使用Euler、梯形或Simpson法则在三阶多项式内插值，则无需大量采样率即可获得曲线下的插值面积。但是，如果将这些应用于指数函数，则可能需要大大提高采样率，以避免失去很多精度。勒让德多项式更容易适应这种情况。

u对，这是算法问题。我刚刚改变了算法，得到了更好的数据。当我使用新算法的长双重类型时，我可以得到更精确的数据。