Discussion :

[r0d]

Si vous avez une autre méthode de comparaison, je suis preneur.

Introduire un epsilon (ou delta du biais). Mais bon, ça dépend, encore une fois, de ton contexte.

[LinuxUser]

Ben dans mon cas précis, 15 décimales ça semble bon.
Mais bien que j'ai soulevé le problème, je suis apparament le seul que cela dérange (parmi mes collègues), et j'ai beaucoup de mal à faire comme si de rien n'était.

[gbdivers]

+1 pour le contexte, cela va dépendre de tes contraintes.

Une approche pourrait être de faire une validation "exacte" (comprendre "avec beaucoup beaucoup de décimale) de ta nouvelle implémentation (à tester avec float et des doubles) et de rendre un tableau du type :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
              old_impl          new_impl_float          new_impl_double       real_value
f1()         -/+delta            -/+delta                    -/+delta
f2()         -/+delta            -/+delta                    -/+delta
f3()         -/+delta            -/+delta                    -/+delta

Tu peux faire le calcul exacte avec une lib de calcul à précision arbitraire (comme GMP)
Mais ça serait une approche à faire que si tu n'arrive pas à définir un epsillon a priori (ou si tu es un tordu comme moi)

[Bousk]

Ben dans mon cas précis, 15 décimales ça semble bon.
Mais bien que j'ai soulevé le problème, je suis apparament le seul que cela dérange (parmi mes collègues), et j'ai beaucoup de mal à faire comme si de rien n'était.

Disons qu'apparement tes collègues considèrent qu'une "erreur" à la 15° décimale est négligeable et un faux positif.
Du coup, tu peux partir de ce constat pour décider d'un delta convenable.

[r0d]

Tu peux aussi calculer la variance de la somme de la médiane des erreurs sur les sets de donnée, puis y appliquer un LARS puis une ridge regression après avoir préalablement quantifié les intervalles transcodés via un RTT linéaire (c'est une façon de calculer une lift - une courbe représentant l'erreur d'un modèle prédictif).

Ce que j'essaie de dire, c'est qu'il y a mille façon de faire, de la plus simple à la plus complexe; et que c'est à toi de voir, selon ton âme et conscience; selon le temps dont tu disposes, les résultats attendus, etc. Ce type de décision est, selon moi, le coeur du métier d'ingénieur.

[LinuxUser]

Tu peux aussi calculer la variance de la somme de la médiane des erreurs sur les sets de donnée, puis y appliquer un LARS puis une ridge regression après avoir préalablement quantifié les intervalles transcodés via un RTT linéaire (c'est une façon de calculer une lift - une courbe représentant l'erreur d'un modèle prédictif).

Ce que j'essaie de dire, c'est qu'il y a mille façon de faire, de la plus simple à la plus complexe; et que c'est à toi de voir, selon ton âme et conscience; selon le temps dont tu disposes, les résultats attendus, etc. Ce type de décision est, selon moi, le coeur du métier d'ingénieur.

Je suis partagé là:
1/ soit j'essaie de trouver les options de compilations pour "forcer" les deux codes à se conporter toujours de la même manière lors d'opérations flottantes (mais même comme cela il y aura encore des différences).
2/ soit je creuse l'idée de l'écart type des erreurs.

[koala01]

Salut,

Le fait principal à mon sens est que l'on n'a absolument aucune idée (et on n'a d'ailleurs pas forcément besoin d'en avoir, à moins que tu ne veuilles exposer ta vie ici ) du contexte dans lequel tu travailles avec tes doubles

Dans certaines situations, une erreur à la 15 eme décimale (qui correspond donc à 1/1 000 000 000 000 000 ) peut sembler négligeable :

Par exemple, si on se base sur la vitesse de la lumière couramment de 300 000 km/s alors qu'elle est de l'ordre de 299 700 km/s, ma foi, rien que l'approximation au niveau de la vitesse elle-même fera qu'une erreur à 15 décimales ne changera pas grand chose

Dans d'autres, tu pourrait avoir besoin "en natif" d'une précision bien plus grande : si tu veux utiliser (sans passer par des multiplication pour la facilité) le nombre d'avogadro qui est de l'ordre de de 6.02 * 10^23 à peu près, comme dénominateur, ben, tu risque d'être un peu juste avec tes 15 chiffres après la virgule

Je pourrais aussi citer les gps (sauf peut etre ceux à vocation militaire) ont pour la plupart une précision de l'ordre de 7 metres, et que l'on considère malgré tout suffisamment précis pour un usage privé.

Et entre les deux, ben, il y a autant de possibilités que de projets qui utilisent des doubles

La question qu'il pourrait sans doute être intéressant de te poser est " Dans mon système de valeurs, au vu des unités manipulées, est-ce qu'une précision de 15 décimales est suffisante ou non".

S'il apparait que cela te fait avoir une précision de l'ordre de 1 nanometre sur une distance d' 1 km... je crois que tu as ta réponse, non

Comme en plus tes collègues semblent estimer, à tord ou à raison, que cette erreur est tout à fait dans "la norme", j'ai presque envie de dire qu'il faudrait de très bonnes raisons pour justifier le fait que tu ne sois pas d'accord avec eux

Si, bien sur, il s'agit par la suite de comparer les valeurs, ben, il faudra prendre cette différence en compte

[moldavi]

Bonjour.

Si ça peut aider : l'ingénieur/chercheur bac+40 qui m'a appris la programmation, quand il devait gérer des grands nombres (avant ou après la virgule), il utilisait ses propres programmes. L'idée c'est de scinder le grand nombre en petite partie qui sont largement compatibles avec les tailles mémoires courantes. Après il faut effectuer les calculs en cascade. C'est pas forcément performant, mais c'est mathématiquement efficace.

[gbdivers]

1. passe le type de réel en template, tu pourras sans problème évoluer vers un float, un double ou des réels à précision arbitraire
2. regarde plus en détail les options de compilation de gcc concernant les calculs numériques. Ca sera pas du temps de perdu si tu travailles régulièrement dessus (tu as peut être une option pour forcer le respect de IEEE 754)
3. utilise -ffloat-store. Si ça corrige le problème...
4. 15 décimales, je trouve que c'est beaucoup (il y a peu de domaine qui ont besoin d'une telle précision, je connais pas d'appareil physique qui ont une mesure précise à 15 chiffres significatifs). J'ai l'impression que l'intérêt principal est pour compenser les problèmes de stabilité des algos

[LinuxUser]

Je tenais à tous vous remercier pour votre aide et ainsi clore ce sujet qui est résolu.
Pour cela, j'utilise ce flag à la compilation :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 -ffloat-store