以下のコード (コサイン類似度を計算するため) を私のコンピューターで繰り返し実行すると、1.0、0.9999999999999998、または 1.0000000000000002 が出力されます。正規化関数を取り出すと、1.0 しか返されません。浮動小数点演算は決定論的であるべきだと思っていました。毎回同じコンピューター上の同じデータに同じ操作が適用されている場合、プログラムでこれが発生する原因は何ですか? スタック上の正規化関数が呼び出されている場所と関係があるのでしょうか? どうすればこれを防ぐことができますか?
#! /usr/bin/env python3
import math
def normalize(vector):
sum = 0
for key in vector.keys():
sum += vector[key]**2
sum = math.sqrt(sum)
for key in vector.keys():
vector[key] = vector[key]/sum
return vector
dict1 = normalize({"a":3, "b":4, "c":42})
dict2 = dict1
n_grams = list(list(dict1.keys()) + list(dict2.keys()))
numerator = 0
denom1 = 0
denom2 = 0
for n_gram in n_grams:
numerator += dict1[n_gram] * dict2[n_gram]
denom1 += dict1[n_gram]**2
denom2 += dict2[n_gram]**2
print(numerator/(math.sqrt(denom1)*math.sqrt(denom2)))