émulant arithmétique à double précis certains algorithmes. Cet article explore la technique d'émuler le type de données "double" à l'aide d'un tuple de deux valeurs "float" pour obtenir une précision accrue.

L'opération de comparaison entre deux doubles émulés suit un ordre lexicographique simple. Cependant, l'opération d'addition présente des défis en raison de la nécessité de détecter les réorts. La question sous-jacente est la base de quelle base doit être utilisée pour cette opération? Bien que FLT_MAX puisse être un candidat potentiel, il nécessite une considération supplémentaire.

émulant l'ajout

pour imiter l'ajout, nous devons considérer non seulement l'ajout des composants individuels, mais aussi Aussi le potentiel de transports. La base utilisée pour l'opération doit fournir une résolution suffisante pour capturer tous les transports possibles.

Une approche consiste à utiliser la somme des deux limites du type de données de flotteur, FLT_MAX et -FLT_MAX, comme base. Cela garantit que tout report de l'ajout des composants bas est pris en compte dans l'ajout des composants hauts.

détectant Les outs nécessitent la surveillance du statut de débordement ou de sous-flux pendant l'ajout des composants individuels. Si un débordement se produit dans l'ajout des composants bas, un effort est indiqué et doit être ajouté au composant élevé. De même, un sous-flux dans la soustraction des composants bas déclenche un transport, qui peut être géré de la même manière. peut être tiré de la recherche dans le domaine des techniques à double avion. Deux articles notables sont:

[Implémentation des opérateurs de float float sur le matériel graphique] (https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00021443)

[Extended -Précision Nombres de points flottants pour GPU Calcul] (http://andrewthall.org/papers/df64_qf128.pdf)

Ces ressources fournissent des informations précieuses sur la mise en œuvre des opérateurs de float float et l'optimisation de leurs performances.