Требуется обновление браузера.

Прорыв точности


Просмотров: 268
25 января 2021 года
Вам, вероятно, приходилось сталкиваться с ожидаемыми ограничениями точности формата float. Уже привычно: проводить тест не на равенство переменных, а на предельную близость (модуль разницы не превосходит eps). Но, вероятно, сохраняя инерцию восприятия кодирования целых чисел в двоичной системе счисления, многие забывают о принципиальной невозможности хранить произвольные числа без оговорки о точности представления. Неудачно выбранная стратегия обработки значений float-переменных может обернуться сложно обнаруживаемыми багами.

Например, Python (примеры выполнялись on-line на сайте www.onlinegdb.com):
Целое число умножается на не бесконечную дробь - что может пойти не так?
1
print (6 * 0.15)
внезапно не радует результатом:
Гром среди ясного неба
1
0.8999999999999999

В Си, тем временем, всё замечательно. Но только на первый взгляд. Причина всему - IEEE 754. Казалось бы: уже были фокусы с NaN, досадные проблемы с type cast в Blitz, раздражающее исчерпание точности позиционирования полигонов 3D-модели при удалении от нуля - но, опять наступаю на старые грабли.

float_struct_resize.png
Картинка с Википедии

Руководствуясь этой схемой (и статьёй), легко и быстро можно написать функцию для "препарирования" float64 (double) на Си:

Препарирование double
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051
#include <math.h>
#include <iostream>

using namespace std;

void double_struct_view(double x) {
    const unsigned char BYTE_SIZE = 8; // bit
    const unsigned char DOUBLE_SIZE = 8; // byte; sizeof(double)
    const unsigned long long DIV = pow(2, 52);
    
    cout << x << endl;
    
    unsigned char* txt = (unsigned char*)(&x);
    cout << hex;
    for (int i = DOUBLE_SIZE - 1; i >= 0 ; i--)
        cout << int(txt[i]) << '\t';
    cout << endl;

    bool sgn = txt[DOUBLE_SIZE - 1] & (1 << (BYTE_SIZE - 1));
    cout << "sgn = " << (sgn == 0 ? "pos" : "neg") << endl;
    
    unsigned char hb = int( txt[DOUBLE_SIZE - 1] & (~(1 << (BYTE_SIZE - 1))) );
    unsigned char lb = int( txt[DOUBLE_SIZE - 2] & (~((1 << 4) - 1)) ) >> 4;
    int order = hb * (1 << 4) + lb;
    cout << dec << "order = " << order << endl;
    
    int m = int( txt[DOUBLE_SIZE - 2] & ((1 << 4) - 1) );
    cout << hex << m << '\t';
    for (int i = DOUBLE_SIZE - 3; i >= 0 ; i--)
        cout << int(txt[i]) << '\t';
    cout << endl;
    
    unsigned long long p = 1;
    cout << dec << "X = ";
    for (int i = 0; i < DOUBLE_SIZE - 2; i++) {
        cout << (txt[i] * p) << " + ";
        p *= 256;
    }
    cout << (m * p) << ";" << endl;
    cout << "(1 + X / " << DIV << ") * " << pow(2, order - 1023) << endl;
}


int main()
{
    double x = 6 * 0.15;

    double_struct_view(x);

    return 0;
}

Как видно из кода, вместо нечитабельных предрассчитанных констант, в масках я использовал интуитивные вычисления типа
(~((1 << 4) - 1))
, очевидно раскрывающие семантику манипуляций. Я не хотел использовать "магические" константы 8 и 8, обладающие разным смыслом ("количество бит в байте актуальных моделей ЭВМ" и "количество байт в float64-переменной", соответственно), но и загромождать код множеством производных констант - так же не хотелось. В результате - получилось как обычно: ни рыба, ни мясо, ни кафтан, ни ряса.

Как и в случае с изучением функций работы со временем, невозможно оценить эффекты функционирования инструмента, используя для измерений сам инструмент (хорошо, что в этот раз не надо собирать стенд из ПК и осциллографа). Тем не менее, ряд вычислений необходимо выполнить в сторонней системе (не использующей стандарт IEEE 754), например - в штатном калькуляторе Windows или СЧИТАЛЕ.

Итак, результаты запуска:


Проделав (надеюсь, нигде не ошибся) предложенные вычисления, получаем:

0,89999999999999991118215802998748

Этот результат согласуется с полученным на Python - вопрос лишь в форме представления (точности округления при операциях).

Рекомендации


  • Для межсистемной синхронизации использовать сырое представление чисел (дамп памяти), а не какие-либо высокоуровневые интерпретации.
  • Всегда помнить об ограниченной точности: использовать округление с заданной грубостью, исходя из семантики кодируемых данных и потенциальных уязвимостей алгоритма (например, как мы рассмотрели в данной заметке, получение значений, кратных 0.15, при помощи формулы
    i * 0.15
    , обречено на потерю уровня 0.9).

Запись опубликована в категориях:

Цифры и числа Scrupulosus  
 

Комментарии

Инкогнито
  Загружаем captcha