Gmail Lịch Docs Ảnh Web thêm »
Các nhóm được ghé thăm gần đây | Trợ giúp | Đăng nhập
Trang chủ Google Groups
Bài viết từ cuộc thảo luận Any way around non-reversibility of floating point ops
Nhóm mà bạn gửi bài đến là Nhóm Usenet. Các bài viết được gửi đến nhóm này sẽ hiển thị email của bạn cho mọi người trên Internet.
Thư phản hồi của bạn chưa gửi đi được.
Bạn đă đăng bài thành công
 
Từ:
Tới:
Đồng gửi:
Trả lời cho:
Thêm Cc | Thêm Trả lời vào | Chỉnh sửa Chủ đề
Chủ đề:
Xác thực:
Để xác minh, vui ḷng nhập các kư tự bạn nh́n thấy trong h́nh bên dưới hoặc các số bạn nghe thấy khi nhấp vào biểu tượng trợ giúp truy cập. Nghe và nhập những số bạn nghe thấy
 
Peter Seibel  
Xem tiểu sử   Dịch sang Đă dịch (Xem Nội dung gốc)
 Các tuỳ chọn khác 2 Tháng Mười Một 2008, 23:30
Nhom moi:sci.math.num-analysis
Từ: Peter Seibel <peter.sei...@gmail.com>
Ngày: Sun, 2 Nov 2008 08:30:20 -0800 (PST)
Địa phương: Chủ Nhật 2 Tháng Mười Một 2008 23:30
Tiêu đề: Any way around non-reversibility of floating point ops
I've got an algorithm for computing the probability of a candidate in
the presidential election winning a certain number of elector votes
that looks like this (in pseudo-code):

  define compute-ev-probabilites (state-probs)
    probs = make-array 0 .. 538
    probs[0] = 1
    foreach state-prob in state-probs
       fold-into probs state-prob.votes state-probs.probability

  define fold-into (probs votes prob)
    for i from 538 downto 0
      probs[i] = probs[i] * (1 - prob)
      if (votes <= i)
        probs[i] = probs[i] + (prob * probs[i - votes])

So far so good. Now I'd like to add this function which can back out
the effects of a single state:

  define back-out (probs votes prob)
     for i from 0 to 538
      if (= prob 1)
        probs[i] (i + votes) < probs.length ? probs[i + votes] : 0
      else
        if (votes <= i) probs[i] = probs[i] - probs[i - votes] * prob
        probs[i] = probs[i] / (1 - prob)

Mathematically this works--I've actually implemented this in Common
Lisp and when I use arbitrary-precision rational numbers it works
perfectly. But when I use floating point numbers the computations in
back-out get wildly out of whack. As best as I can tell this is
because small errors introduced because (x * y) / y isn't necessarily
exactly x get propagated throughout the whole array of probabilities
and perhaps amplified by inaccuracies in the subtraction. (I can't
just use rationals because I'm actually implementing this in
Javascript whose only numeric type is double float.)

Is there some obvious way to write this so I can still use floating
point numbers but have back-out work properly. I'd be happy to trade
some precision for reversibility.

-Peter


    Chuyển tiếp  
Bạn phải Đăng nhập trước khi đăng bài
Để đăng bài, trước tiên bạn phải tham gia vào nhóm này.
Vui lòng cập nhật biệt hiệu của bạn trên trang cài đặt đăng ký trước khi đăng.
Bạn không có quyền để đăng bài.

Tạo nhóm - Google Groups - Trang chủ Google - Điều khoản Dịch vụ - Chính sách bảo mật
&Bản quyền;2010 Google