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添加零时奇怪的 numpy.sum 行为
我了解数学上等效的算术运算如何因数值错误而导致不同的结果 例如 以不同的顺序对浮点数求和 然而 令我惊讶的是添加零sum可以改变结果 我认为无论如何 这始终适用于浮动 x 0 x 这是一个例子 我预计所有的线都恰好为零 有人可以解释为什么会
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NumPy
Sum
numericalstability
为了确保数值稳定性,scipy.signal.deconvolve 的除数参数有哪些限制?
这是我的问题 我将处理来自系统的数据 我将很好地了解该系统的脉冲响应 之前使用 Python 进行过一些基本脚本编写 我开始了解 scipy signal convolve 和 scipy signal deconvolve 函数 为了对我
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NumPy
scipy
numericalstability
Deconvolution
将 float 转换为 UInt32 - 哪个表达式更精确
我有一个号码float x它应该在 范围内 但它经过多次数值运算 结果可能稍微超出 范围 我需要将这个结果转换为uint y使用整个范围的UInt32 当然 我需要夹住x在 范围内并对其进行缩放 但哪种操作顺序更好呢 y uint roun
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floatingpointprecision
numericalstability
对称 Lerp 和编译器优化
我有一个功能 float lerp float alpha float x0 float x1 return 1 0f alpha x0 alpha x1 对于那些还没有看过的人来说 这比x0 x1 x0 alpha因为后者并不能保证ler
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precision
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lerp
测试 JavaScript 中的“双重”相等性
我翻译了实验性的 C float 版本快船库到 JavaScript 在最新的沙盒版本中有一个功能几乎等于这似乎很难翻译 由于数值稳定性问题 无法使用 运算符比较双重相等 因此需要此函数来处理这些问题 9223372036854775808
c
javascript
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