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math - 数値的に安定した加重 logaddexp を実装するにはどうすればよいですか?
最も数値的に安定した計算方法は次のとおりです。
重みはwx, wy > 0どこですか？
重みがない場合、この関数はlogaddexpPython で NumPy を使用して次のように実装できます。
これを加重バージョンに一般化するにはどうすればよいですか?
floating-point - 範囲は、0 の代わりに別の何かを与えてくれます。なぜですか?
FrameTicks私はいくつかを入れたかっPlotた
そして得た
したがって、ゼロの代わりに小さな数があります。
を使用Tableすると、同じ出力が得られます。
しかし0.25、ステップ値として使用すると、すべて問題ありません。
小さい数値を置き換えてゼロに設定する方法は?
fortran - 丸め誤差を増幅せずに nxn 行列 A を fortran x 回乗算して、その累乗を得るにはどうすればよいですか?
Fortran で NxN 行列 A を x 回乗算して、丸め誤差を増幅せずに累乗するにはどうすればよいですか?
double - Javaで3つの数字（または4、またはN）を追加する最良の方法 - Kahan Sums?
この質問に対する完全に異なる答えを見つけました。元の質問全体がもはや意味をなさない. ただし、答えの方法は役立つので、少し変更します...
、 、、 などの 3 つのdouble数値を、可能な限り数値的に安定した方法で合計したいと考えています。カハン・サムを使うのがいいと思います。abc
しかし、私には奇妙な考えが浮かびました。
- まず、 、 、およびを合計し
a、(の絶対値) 補償を覚えておいてください。bc a次に、 、c、 を合計します。b- 2 番目の合計の補正 (の絶対値) が小さい場合は、代わりにこの合計を使用します。
b、a、cおよびその他の数字の順列についても同様に進めます。- 関連する絶対補償が最小の合計を返します。
この方法で 3 つの数値のより「安定した」加算を取得できますか? それとも、合計の数字の順序は、合計の最後に残る補償に (使用可能な) 影響を与えませんか? (使用可能) とは、補償値自体が、使用できる情報を含むのに十分安定しているかどうかを尋ねることを意味します。
(ここでは関係ないと思いますが、Java プログラミング言語を使用しています。)
どうもありがとう、トーマス。
math - 指数計算の数値問題 (ガウス PDF から)
Gaussian PDF から生成された 非常に小さな指数値 (たとえばexp(n)、 ) のリストがあります。n<-300
たとえば、次のpythonのような疑似コードのように、それぞれが合計にどれだけ比例しているかを計算したいと思います。
問題は、 の値nがすべて非常に小さいため、合計sがゼロになることがあり、ゼロ除算エラーが発生することです。
できることの 1 つは、定数値 (300 など) をすべてに追加してnアンダーフローを防ぐことですが、それ以外の場合はオーバーフローが発生します。
どうすればこれを解決できますか?
私は自分自身を明確に表現したかどうかわかりません.これらのいずれかが意味をなさないか、文法上の誤りがある場合は、私を修正してください. 前もって感謝します。