具有四精度计算的Rcpp

在Rcpp中，以数字方式计算以下内容的最佳方法是什么

exp（-1500）/（exp（-1500）+exp（-1501））

在许多情况下，计算可能需要多精度（对于exp），但最终结果可以四舍五入到通常的双精度

通过quadmath？通过boost

如果您呆在R（Rcpp之外），有非常舒适的包装器来完成这项工作：

library(Rmpfr)

a = mpfr(-1500,100)
b = mpfr(-1501,100)

exp(a)/(exp(a)+exp(b))

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但是如何使用rcpp访问呢？

我担心您可能会感到困惑

RCPP是R与C++之间的桥梁。它既不是一种新的语言，也不是一种新的系统

<>和在C++中，你使用的是类似于AKA的GNU多精度算术库，当然，它已经被包装成R作为包

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但是如果你想写C++函数，从R调用，连接GMP库——你当然可以。这是“如何编写一个从R访问外部库的C++函数”——这个问题也在这里被多次覆盖。

一个快速的启动和运行方法是安装<代码> BH 包，并使用Boost多精度库，它提供了。例如，此代码演示和类型：

/[[Rcpp:：depends（BH）]]
#包括
#包括
#包括
名称空间mp=boost:：multiprecision；
//[[Rcpp:：导出]]
字符串qexp（双da=-1500.0，双db=-1501.0）
{
mp：：128 a（da），b（db）；
float128 res=mp:：exp（a）/（mp:：exp（a）+mp:：exp（b））；
返回res.convert_to（）；
}
//[[Rcpp:：导出]]
std:：string mpfr_exp（双da=-1500.0，双db=-1501.0）
{
mp：：强积金浮点数100 a（da），b（db）；
mp：：mpf_float_100 res=mp：：exp（a）/（mp：：exp（a）+mp：：exp（b））；
返回res.convert_to（）；
}

---

后者要求在编译之前添加链接到

libmpfr

和

libgmp

的标志；前者不是，因为它是GCC内置的

\uuuu float128

的包装：

Sys.setenv("PKG_LIBS" = "-lmpfr -lgmp")
Rcpp::sourceCpp('/tmp/quadexp.cpp')

qexp()
# [1] "0.731058578630004879251159241821836351"

mpfr_exp()
# [1] "0.731058578630004879251159241821836274365144640165056519276365907919040453070204639387474532075981245292174466493140773"

与

Rmpfr

相比

library(Rmpfr)

a <- mpfr(-1500, 100)
b <- mpfr(-1501, 100)

exp(a) / (exp(a) + exp(b))
# 1 'mpfr' number of precision  100   bits 
# [1] 7.3105857863000487925115924182206e-1

库（Rmpfr）
a为什么不以一种不需要如此极端指数范围的方式计算同一事物呢？例如，在这里，您可以向
exp
的所有参数中添加1500个参数。这只是一个最小的示例。。。我想在我不知道数字的情况下申请。然后计算调整！取最大参数（-1500）并从所有参数中减去它。我也可以进行级数展开，但这不是问题所在。我不觉得困惑，我只是在寻找一个最小的例子。那我就看一下gmp的来源，谢谢。这就像其他任何需要外部库的东西一样：完全可行，但你需要确保所有相关的操作系统上都有这个库。作为记录，公认的答案正是我所说的：需要外部库。它也很好地展示了一个。