Eigen 为什么两个类似的浮点计算会给出两个不同的结果？
下面的代码通过将特征向量仅用作容器或简单的C数组来实现相同的计算。它产生一个闭合的但不是位到位等效的结果 最后的数学运算是Eigen 为什么两个类似的浮点计算会给出两个不同的结果？,eigen,floating,floating-point-precision,Eigen,Floating,Floating Point Precision,下面的代码通过将特征向量仅用作容器或简单的C数组来实现相同的计算。它产生一个闭合的但不是位到位等效的结果 最后的数学运算是x*alpha+y*beta #包括 int main（） { 本征：：矢量xd x（2）； 双精度*y=新双精度[2]； 长-长整数a=4603016991731078785； 双ga=*（双*）（&a）； 长整型b=-4617595986472363966； 双gb=*（双*）（&b）； 长整型x0=451； 长整型x1=-9223372036854775100； x[0
x*alpha+y*beta#包括
int main（）
{
本征：：矢量xd x（2）；
双精度*y=新双精度[2]；
长-长整数a=4603016991731078785；
双ga=*（双*）（&a）；
长整型b=-4617595986472363966；
双gb=*（双*）（&b）；
长整型x0=451；
长整型x1=-9223372036854775100；
x[0]=*（双*）（&x0）；
y[0]=*（双*）（&x0）；
x[1]=*（双*）（&x1）；
y[1]=*（双*）（&x1）；
双r=ga*x[0]+gb*x[1]；
双s=ga*y[0]+gb*y[1]；
}
使用MSVC和gcc（64位操作系统）时，结果会有所不同。这可能是因为一个计算完全在FPU（浮点单元）内完成，精度为80位，而另一个计算部分使用64位精度（双精度的大小）。这也可以在不使用特征值的情况下进行演示。请看以下程序：
intmain（）
{
//将ga、gb、y[0]和y[1]加载到原始程序中
双精度*y=新双精度[2]；
长-长整数a=4603016991731078785；
双ga=*（双*）（&a）；
长整型b=-4617595986472363966；
双gb=*（双*）（&b）；
长整型x0=451；
长整型x1=-9223372036854775100；
y[0]=*（双*）（&x0）；
y[1]=*（双*）（&x1）；
//在原始程序中计算s
双s=ga*y[0]+gb*y[1]；
//相同的计算，但分步骤进行
双r1=ga*y[0]；
双r2=gb*y[1]；
双r=r1+r2；
}
现在，有一点我不太确定（如果这是你的问题，我道歉）：这与原始程序有什么关系，其中x是一个本征容器？这里的计算过程如下：调用来自Eigen的函数以获得x[0]，然后ga，该函数的结果加载到FPU中，相乘，并存储在临时内存位置（64位，因此四舍五入）。然后将gb和x[1]加载到FPU中，相乘，添加到存储在临时内存位置的中间结果中，最后存储在x中。因此，在原始程序中计算r时，ga*x[0]的结果被四舍五入到64位。这可能是因为浮点堆栈没有在函数调用中保留。这可能是因为一个计算完全在FPU（浮点单元）内完成，精度为80位，而另一个计算部分使用64位精度（双精度的大小）。这也可以在不使用特征值的情况下进行演示。请看以下程序：
intmain（）
{
//将ga、gb、y[0]和y[1]加载到原始程序中
双精度*y=新双精度[2]；
长-长整数a=4603016991731078785；
双ga=*（双*）（&a）；
长整型b=-4617595986472363966；
双gb=*（双*）（&b）；
长整型x0=451；
长整型x1=-9223372036854775100；
y[0]=*（双*）（&x0）；
y[1]=*（双*）（&x1）；
//在原始程序中计算s
双s=ga*y[0]+gb*y[1]；
//相同的计算，但分步骤进行
双r1=ga*y[0]；
双r2=gb*y[1]；
双r=r1+r2；
}