underflow

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    我进入计算1.77e-308/10触发下溢异常但计算1.777e-308/10没有的情况。这很奇怪,因为: 当浮点 操作的真实结果是 在幅值较小的(即,接近零)比 最小值表示为一个正常浮点数发生下溢目标数据类型(从算术下溢,维基百科) 换句话说,如果我们计算x/y其中两个x和y是double,则应该溢如果发生0 < |x/y| < 2.2251e-308(最小的正归一化double是2.2251e

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    我正在做一个小程序,解决基本的数学运算(*,/,+,-)和我使用long long int(64位数字),所以我可以做很大的数学运算数字。 但有一个问题。我可以检查操作数是否超出限制(使用LONG_LONG_MAX和LONG_LONG_MIN)。 但是,当我(例如)乘以两个非常大的数字(导致long long int溢出)LONG_LONG_MAX检查不起作用。相反,结果是-4。 C/C++检查有

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    我想知道是否有乘之有道或方形浮筒(或双)数字相加,而无需溢错误,当我编译像 gfortran -ffpe-trap=invalid,zero,overflow,underflow ... 我Fortran代码我知道underflow选项不总是一个好主意,但我想知道是否可以用这个选项进行乘法运算。事实上,在下面的例子中,我知道可能发生下溢,但也许我不知道我的代码中存在其他情况。这就是为什么我想保

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    我在高中,我正在尝试执行一个涉及神经网络的项目。我正在使用Ubuntu并尝试使用tensorflow进行强化学习,但是当我训练神经网络时,我总是会收到很多欠载警告。它们采用ALSA lib pcm.c:7963:(snd_pcm_recover) underrun occurred的形式。随着培训的进行,此消息将越来越频繁地显示在屏幕上。最终,我得到一个ResourceExhaustedError

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    具体来说,pandas和numpy中的这些累积产品函数是否以强大的方式实现,以便在将很多小数相乘时处理下溢?例如,他们是否使用log-sum-exp技巧? 谢谢。

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    我有一个大范围的可能性向量,范围在(0到1)范围内,但所有的数都比1稍小。我需要计算这些向量乘积的最大似然。 我该如何避免下溢,我的钳工在所有尝试中都失败了。我采取的第一步是将数组除以数组中的最大值。 我最大限度地采样两个概率n次的总和的产品,最终,我需要尽量减少为每BIC: BIC = -2. * ln(L) + 5n_theta(nz) 不管怎么说L的形式是非常小的数字阵列 L = pro

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    下面的代码 import java.util.EmptyStackException; public class MyGenericStack<Item> implements MyGenericStackInterface<Item> { private java.util.ArrayList<Item> list = new java.util.ArrayList<Item>();

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    我正在解决处理float下溢的C Primer Plus练习之一。任务是模拟它。我就是这么做的: #include<stdio.h> #include<float.h> int main(void) { // print min value for a positive float retaining full precision printf("%s\n %.150f

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    我正在使用线性插值,我必须计算: p' = \lambda_1*p_1 + \lambda_2*p_2 + \lambda_3*p_3。 但是,p_1,p_2和p_3是联合概率,因此不能表示为由于下溢引起的浮点数。所以我在日志空间工作,服用log2(p_1),log2(p_2)和log2(p_3)。 鉴于概率的对数,我不太确定如何计算p'或log2(p')。如有必要,我也可以计算log2(p_1*

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    我目前采取的介绍C++类和教授给了我们下面的例子: unsigned int TEST = -1; cout << TEST; 现在,他的机器上,测试返回为一个整数的最大值,因为他被迫下溢。但在我的机器上,它返回为0. 这是行为编译器依赖或任何东西?换句话说,为什么我的机器返回0,但他的机器返回最大值?