matlab和C++精度

Question

您好我正在使用armadillo库重写一个脚本从MATLAB到C++用于线性代数和矩阵。

用于获得或多或少相同的输出I称为COUT方法：

cout.precision(4); 
cout.setf(ios::fixed); 

但我发现了不同的结果：

Matlab的结果：

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 
0.0012 0.0014 0.0016 0.0020 0.0281 
0.0396 0.0297 0.0297 0.0495 0.0976 

犰狳C++结果：

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 
0.0012 0.0014 0.0016 0.0020 0.0282 
0.0416 0.0312 0.0312 0.0520 0.1027 

现在，我不知道，如果thoose有点不精确（0.039是附近0.041）在我的C++的一些错误引起的代码转换或它们应该被认为是G双精度之间的正常差异++和MATLAB

在我的代码我使用了很多周期是这样的：

xi_summed = xi_summed + normalise((trans % (alpha.col(t) * b.t()))); 

其中xi_summed，trans，alpha，b是arma::mat和%是逐个元素的乘法和mat::t()被调换和规范的功能，使的条目米atrix A数组总和为1。

Answer 1

这当然不是一个正常的区别！

机器epsilon的数量级要小于所得到的错误数（即2.22e-016 vs. 2.0e-3）。

可以确认你的机器小量用下面的C++代码：

#include <limits> 

cout << "Machine Epsilon is: " << numeric_limits<double>::epsilon() << endl; 

您的MATLAB脚本将被绑定到相同的限制;可以通过输入确认此以下到Matlab命令窗口：

eps 

如果正在执行在Matlab和C++的计算是数学上等效，那么你应该获得同样的结果 - 尤其是4 D.P.精确！

Answer 2

通常精度要好得多，你可以输入eps找出matlab的精度。对我而言，这是2.2204e-16。

但是，它也高度依赖于你正在做的微积分。例如，如果您计算两个非常大的数字的差异，并且差异非常小，那么您的精度将会非常差。

确实，eps是一个相对精度。 因此，如果您输入eps(n)，您将具有给定值的精度。

例如，eps(10^16)是2。因此对于数字大于10^16的操作，精度将为2。