Rounding 舍入误差：具有小数值指数的调和平均值
假设我有log_a1=-1000，log_a2=-1001，log_a3=-1002。 n=3 我想得到a1，a2和a3（不是log_a1，log_a2和log_a3）的调和平均值（HM），使得HM=n/[1/exp（log_a1）+1/exp（log_a2）+1/exp（log_a3）] 然而，由于舍入误差exp（log_a1）=exp（-1000）=0，因此1/exp（log_a）=inf和HM=0Rounding 舍入误差：具有小数值指数的调和平均值,rounding,mean,exponential,Rounding,Mean,Exponential,假设我有log_a1=-1000，log_a2=-1001，log_a3=-1002。 n=3 我想得到a1，a2和a3（不是log_a1，log_a2和log_a3）的调和平均值（HM），使得HM=n/[1/exp（log_a1）+1/exp（log_a2）+1/exp（log_a3）] 然而，由于舍入误差exp（log_a1）=exp（-1000）=0，因此1/exp（log_a）=inf和HM=0 有什么数学诀窍可以做吗？可以获取HM或log（HM） 最好的方法可能是保持对数规模。许多科学
有什么数学诀窍可以做吗？可以获取HM或log（HM） 最好的方法可能是保持对数规模。许多科学语言都有一个log add exp函数（例如在python中），它可以实现您想要的高精度功能，输入和结果都是日志形式 其思想是，您希望计算
e^-1000+e^-1001+e^-1002e^-1000（1++e^-1+e^-2）-1000+log（1+e^-1+e^-2）