在C+；中处理极其精确的浮点计算时，保持精度的标准方法是什么+；？ 我正在把程序转换成C++（类似于Matlab），并且需要保持与以前代码保持的相同的精度。

注意：尽管保持相同的精度水平是理想的。如果完成的结果存在一些错误，则可以接受。我面临的问题（如下所示）是由于循环造成的，因此计算误差会很快复合。但如果最终结果仅相差千分之一左右（例如1/1000对1/1001），则不会有问题

我简要介绍了几种不同的方法，包括：

Int vs Float示例：不要使用Float 12.45，而是将其存储为124500的整数。然后，只要在适当的时候将所有内容转换回来即可。注意：我不确定这将如何与我正在使用的代码一起工作（更多细节见下文）

我的程序如何产生错误结果的示例：

for (int i = 0; i <= 1000; i++)
{
    for (int j = 0; j <= 10000; j++)
    {
        // This calculation will be computed with less precision than in Scilab
        float1 = (1.0 / 100000.0);

        // The above error of float2 will become significant by the end of the loop
        float2 = (float1 + float2);
    }
}

---

for（inti=0；i如果编译器支持它，请使用BCD（二进制编码的十进制）

Sam
如果您使用GCC编译器，另一种选择是使用quadmath/\uuu128类型

是否有一种普遍接受的方法来保持浮动轴承的精度
点算法

“普遍接受”太宽泛了，所以没有

上述方法之一是否足够

是的。尤其是gmp似乎是一个标准的选择。我还想看看

手工编码的整数方法也可以工作，但肯定不是选择的方法：它需要更多的编码，更严格地存储和处理算术上精确的整数。
在这样移植代码时保持精度是非常困难的。这不是因为语言在什么方面有隐含的不同观点
float
是，但由于精度限制的不同算法或假设。例如，在Scilab中执行数值积分时，它可能使用高斯求积方法。而您可以尝试使用梯形方法。两者可能都使用相同的IEEE754单精度浮点数s、 但是由于这两种算法的收敛特性，你会得到不同的答案。那么，你如何解决这个问题呢

好的，您可以浏览Scilab源代码，查看它为您所需的每件事情使用的所有算法。然后，您可以复制这些算法，处理Scilab隐式执行的任何数据预处理或后处理（如果有）这是一项很重要的工作。坦白说，也许不是最好的方法来花你的时间。相反，我会考虑使用与其他语言部分的接口来查看你如何直接从C、C++、java或FORTRAN代码调用Scilab函数。
当然，在第二个选项中，你必须考虑如何分配你的代码（如果你需要的话）。Scilab有一个GPL兼容的许可证，所以你可以用你的代码把它捆绑起来。但是，它相当大（~180MB），你可能想把你需要的部分捆起来（例如，你不需要整个解释器系统）。。这是以不同的方式进行的更多工作，但可以保证与当前Scilab解决方案的数字兼容性。
您应该编辑问题，以提供更多自包含的代码示例，而不仅仅是提供链接。我必须遵循您的链接（实际上我没有这样做），这非常令人恼火首先要了解你所问问题的本质。请在你的问题中提供一个a。你需要多高的精度？看看这里：谢谢你的回答。幸运的是，我只处理标准算术（例如+-*/），所以我不必担心转换任何算法（假设上述操作员在两种语言中工作相同）@PaulWarnick如果你只处理简单的算术运算，那么为什么在Scilab不使用GMP的情况下，你还要考虑使用任意精度的库呢？我对你的总体目标感到困惑。我越是关注我的问题，我就越开始明白我其实并不需要GMP。从我的问题：（尤其是接受的答案和下面的评论）我开始思考如何解决这个问题。我最初提出这个问题的理由是因为我觉得ScILAB保持了比标准的C++双精度更高的精度，而实际上它们遵循的是IEEE标准。