caxapa.ru :: я так понимаю, что это матрицы для обсчёта сферического коня? в вакууме? ибо в реальной жизни исходных данных с подобной точностью особо и не существует.

Mahagam (04.06.2012 16:53, просмотров: 482) ответил Ксения на Чтобы матрицы считать! Потеря точности происходит, когда много мелких слагаемых прибавляются к большому. При короткой мантиссе мелкие слагаемые игнорируются, хотя в сумме могли бы составить заметную величину. Проблема могла бы решиться, если

я так понимаю, что это матрицы для обсчёта сферического коня? в вакууме? ибо в реальной жизни исходных данных с подобной точностью особо и не существует. вообще всегда лучше оптимизировать алгоритмы и исходные данные, чем тупо наяривать мощностью и разрядностью.

Ответить

- Здрассте! Разрядность нужна для суммы, а не для исходных данных. И вообще, давайте отменим uint64_t, uint32_t, uint16_t и т.д. Будем биты переключать, а не наращивать разрядность бездумно :-) - SciFi(04.06.2012 16:56)
  - вы мне физический смысл такого суммирования приведите - Mahagam(04.06.2012 16:59)
    - Физический смысл - расчет скалярного произведения векторов (строк и/или столбцов матрицы). Практически все матричные алгоритмы используют вычисление скалярного произведения (суммы произведений соответствующих элементов обоих векторов). Например, Ксения(266 знак., 04.06.2012 17:15)
      - стопстопстоп! это всё чисто математика. вы мне _физический_ смысл таких вычислений скажите. - Mahagam(04.06.2012 17:17)
        
        Тогда про ЦОС (Цифровую Обработку Сигналов) почитайте в Википедии :). Там очень много алгоритмов, использующих матричные операции. Наиболее частая из них - цифровая фильтрация, где требутся быстро (очень быстро, если режим реального времени!) Ксения(243 знак., 04.06.2012 17:26)
        
        цифровая фильтрация чего??? каких исходных данных?? вот в чём вопрос. и куда оно потом будет выплёвываться - Mahagam(04.06.2012 17:42)
        
        Похоже, Ксения пытается вычислить QR-разложение матрицы => USSR(409 знак., 04.06.2012 18:34, )
        
        Ну да. Точнее, у меня QL-разложение, то это почти одно и тоже. Только не методом Грама-Шмидта, а сначала приведением к тридиагональной форме, а после QL-итерации по Уилкинсону. Так вот, если арифметика дурная, то большие собственные числа Ксения(331 знак., 04.06.2012 23:17)
        
        по науке это называется "плохо обусловленные матрицы", возникают они где угодно. во всяких GPS (диференциальных, фазовых и т.п. ибо в дубовом СА вообще ненужно флоат) это например, когда GDOP плохой. вот физический, даже ыыыы(70 знак., 04.06.2012 18:29, )
        
        и где там сложение больших и малых чисел? - Mahagam(04.06.2012 19:02)
        
        Там при обращении матрицы с близким к нулю детерминантом, получаемые решения СЛАУ будут иметь точность в две трамвайных остановки. - USSR(04.06.2012 19:06, )
    - Это к Ксении. Мне uint32_t хватает :-) - SciFi(04.06.2012 17:00)

Средства и методы разработки