numerical-stability

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    在Python中，小浮點數趨於零

    我有一個用Python編程的貝葉斯分類器，問題是當我乘以特徵概率時，我得到非常小的浮點值，如2.5e-320或類似的東西，突然它變成0.0。 0.0對我來說顯然沒有用處，因爲我必須根據哪個類返回MAX值（更大的值）來找到「最佳」類。 什麼是解決這個問題的最佳方法？我想過要找到數字的指數部分（-320），如果它太低，則將值乘以1e20或類似的值。但也許有更好的方法？
    python floating-point numerical-stability 2010-09-13

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    調試數值穩定性問題的策略？

    我正在嘗試爲Python編寫Wilson的譜密度分解算法[1]的實現。該算法迭代地將[QxQ]矩陣函數分解成其平方根（它是對於譜密度矩陣的Newton-Raphson平方根查找器的擴展）。 問題是我的實現只對45x45和更小的矩陣收斂。經過20次迭代後，矩陣之和的平方差約爲2.45e-13。但是，如果我輸入大小爲46x46的數據，它將不會收斂到第100次迭代。對於47x47或更大，矩陣不會收斂;誤
    python matrix scipy numerical-stability spectral-density 2009-11-21

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    用於計算小（有時大）LN（1-X）良好的算法X

    我正在尋找一種算法來計算LN（1-X）。 x通常很小（< 0.01），但偶爾可能會更大。算法需要準確，不要太慢。我寧願不使用ln（x）庫，因爲我可能會失去準確性。
    language-agnostic numerical-stability 2010-09-23

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    關於混合精度數值算法分析的文章？

    許多數值算法傾向於在32/64位浮點上運行。 但是，如果您能夠訪問更低精度（且功耗更低）的協處理器，該怎麼辦？那麼如何在數值算法中使用？ 有誰知道解決這些問題的好書/文章？ 謝謝！
    numerical-analysis numerical-stability 2010-01-30
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