Précision des calculs

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Bonjour,

J'essai de calculer la valeur de sin(x) (et de cos(x)) avec une série de Taylor et plus la valeur de x augmente plus l'erreur de calcul est élevée ce qui est normal je sais... Ma question est, comment du code C++ sur un ordinateur n'est pas plus précis que ma calculatrice??? Y a-t-il une façon de contourner cela? J'aimerais au moins avoir la même quantité de chiffre significatif que ma calculatrice..

Mes variables sont en double..

Merci infiniment!

PS. mon programme contient d'autres partie que j'ai effacé pour simplifier alors ne vous attardez pas sur les "switch/case" vides...

Code:

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#include <iostream>
#include <iomanip>
 
 
using namespace std;
 
void main (void)
{
    double CalculFactoriel( int Exposant);
    double CalculPuissance( double X, int Exposant);
    int Resultat, Exposant, Signe;
    double ResultatSin, ResultatCos, X;
    double Factoriel, Puissance;
 
 
        cout << "Votre choix : ";
    cin >> Choix;
    cin.sync();
 
 
 
 
    switch(Choix)
    {
    case 1:        break;
 
    case 2:         break;
 
    case 3:  system("cls");
            cout << "Calculons la valeur de sin(x)"<< endl << "Entrer la valeur de x = " << endl;
            cin.sync();
            cin >> X;
            cout<<endl<<endl;
 
            ResultatSin=0;
                        for(int n=0; n<=15; n++)
                         {
                            Exposant = (2*n)+1;
                            Factoriel = CalculFactoriel( Exposant );
                            Puissance = CalculPuissance( X, Exposant);
                            if( n%2 == 0)
                            {
                                Signe = 1;
                            }
                            if( n%2 != 0)
                            {
                                Signe = -1;
                            }
                            ResultatSin += (Signe*Puissance)/Factoriel;
 
 
                         }
            cout << setprecision (9) << ResultatSin <<endl;
            break;
 
    case 4: system("cls");
            cout << "Calculons la valeur de cos(x)"<< endl << "Entrer la valeur de x = " << endl;
            cin.sync();
            cin >> X;
            cout<<endl<<endl;
 
            ResultatCos=0;
                        for(int n=0; n<=15; n++)
                         {
                            Exposant = (2*n);
                            Factoriel = CalculFactoriel( Exposant );
                            Puissance = CalculPuissance( X, Exposant);
                            if( n%2 == 0)
                            {
                                Signe = 1;
                            }
                            if( n%2 != 0)
                            {
                                Signe = -1;
                            }
                            ResultatCos += (Signe*Puissance)/Factoriel;
 
 
                         }
            cout<< setprecision (9)<< ResultatCos <<endl;
            break;
 
    case 5: break;
 
    case 6: break;
    }
 
    system("pause");
  }
 
double CalculFactoriel( int Exposant)
{
    float ResulatFactoriel=1;
    while (Exposant > 0 )
    {
        ResulatFactoriel *= Exposant;
        Exposant=Exposant-1;
 
    }
    return ResulatFactoriel;
 
}
double CalculPuissance( double X, int Exposant)
{
    int compteur=1;
    double total=1;
    while (compteur<=Exposant)
    {
        total = total*X;    
 
        compteur=compteur++;
 
    }
    return total;
}

26/09/2014, 09h15
ternel

La réponse tient en deux "détails": le codage des nombres flottants, et la taille du mot des processeurs.

Un nombre flottant est imprécis, parce qu'on ne garde que deux informations: une puissance de deux, et une fraction entière en base 2, qu'on appelle mantisse (cf le standard IEEE 754 sur wikipedia)

Cela posé, la précision est déterminé par la taille du type manipulé.
Si ta précision est la même, c'est parce que le nombre dans ta calculatrice doit être de la même taille que le double de ton PC.

Avec windows, essaie le long double, qui aura une meilleur précision théorique.

Cela dit, pour du calcul numérique précis, il vaut mieux utiliser une bibliothèque de mathématiques, utilisant des nombre réels exacts.
Sujet que je ne connais que par la théorie, et pour lequel je n'ai pas de référence.
26/09/2014, 11h57
Médinoc

Citation:

Envoyé par leternel

Avec windows, essaie le long double, qui aura une meilleur précision théorique.

Attention, ce n'est le cas que sous GCC. Et j'espère que son implémentation des flux standards C++ n'utilise pas celle de Visual comme l'implémentation des flux standards du C le fait, autrement le long double ne sera pas affichable correctement sans le re-caster en double d'abord.
26/09/2014, 12h17
Ehonn

Citation:

Envoyé par leternel

Cela dit, pour du calcul numérique précis, il vaut mieux utiliser une bibliothèque de mathématiques, utilisant des nombre réels exacts.
Sujet que je ne connais que par la théorie, et pour lequel je n'ai pas de référence.

GMP - The GNU Multiple Precision Arithmetic Library (qui a un wrapper Boost : Boost.multiprecision).
26/09/2014, 13h23
guitalex

Merci beaucoup pour les réponses!

Je savais que la bibliothèque <cmath> me donnerait la réponse exacte mais le défi était là, ne pas utiliser cette bibliothèque.

J'ai changé mes variables pour des long double ce qui a effectivement amélioré la précision mais uniquement "pour 1 valeur". Je veux dire, avec double et setprecision (9), sin(7) avait les 3 derniers chiffres différents alors que maintenant ils sont pareils mais le problème recommence avec sin(8). Évidemment, l'erreur est maintenant plus petite et "repoussée" mais toujours présente.

Rendu là, je suis satisfait car je suis "anyway" limité par la précision machine alors c'est excellent!

Bref, MERCI! :-)
27/09/2014, 10h57
fcharton2

Citation:

Envoyé par guitalex

J'ai changé mes variables pour des long double ce qui a effectivement amélioré la précision mais uniquement "pour 1 valeur". Je veux dire, avec double et setprecision (9), sin(7) avait les 3 derniers chiffres différents alors que maintenant ils sont pareils mais le problème recommence avec sin(8). Évidemment, l'erreur est maintenant plus petite et "repoussée" mais toujours présente.

La précision des double, c'est 16 chiffres significatifs, si tu as des erreurs à partir du neuvième, c'est que ton problème ne vient pas de la représentation des nombres mais de ton algorithme, de la façon dont tu calcules la série de Taylor, en fait.

Pour des valeurs de X un peu élevées, les valeurs absolues des premiers termes des séries trigonométriques X^n/n! croissent avant de décroitre (jusqu'à n=(int) X). Du coup, avec la méthode actuelle, où tu calcules une somme alternée de termes qui peuvent être importants, tu perds de la précision par troncature dès que X dépasse quelques unités (parce que tu perd des décimales à chaque soustraction de deux grands nombres voisins), et tu auras des dépassements de capacité dès qu'il devient grand (parce que le plus grand terme de ta série est d'ordre X^X, donc exponentiel).

Tu peux très facilement arranger les choses en réduisant X à un intervalle plus petit, idéalement [0,PI/4] en exploitant les symétries des fonctions sinus et cosinus, et le fait que cos(PI/2-x)= sin(x) (et inversement). La transformation est très facile à faire (un fmod() et un test). Ta série de Taylor se calculant sur des valeurs de X inférieures à 1, elle va converger beaucoup plus vite, et avec beaucoup moins d'erreurs d'arrondi. Rien qu'avec cela, tu devrais gagner plusieurs décimales, et surtout n'avoir pas des résultats absurdes (voire des dépassements de capacité) quand tu essaies de calculer, par exemple, sin (2000 PI). Cela devrait te donner une précision voisine de la précision de la représentation virgule flottante, soit 5 ou 6 chiffres en float, et 14 ou 15 en double (plus que ta calculette).

Tu peux encore améliorer cela en modifiant l'ordre des calculs. Par exemple, si tu sommes ta série à l'envers (des petites valeurs vers les grandes) et que tu travailles par paires de chiffres, tu vas sans doute gagner une décimale ou deux.

Egalement, si tu tiens à utiliser des polynômes, tu peux faire mieux que la série de Taylor. Elle converge à l'infini, mais pour un degré donné, ce n'est pas la meilleure approximation polynomiale de ces fonctions. Tu trouveras de meilleures formules dans des livres (par exemple Handbook of Mathematical Functions, d'Abramowitz et Stegun), ou tu peux regarder les polynômes de Tchebitcheff. Là encore, le gain est plus faible que la réduction du domaine, mais si tu veux bien faire les choses, c'est là qu'il faut aller.

Sinon, il y a des méthodes très efficaces pour calculer les sinus et les cosinus, qui ne passent pas par les polynômes. Tu peux encore regarder chez Abramowitz et Stegun, ou lire sur la méthode CORDIC.

Mais de toutes façons, ton problème n'est pas la précision de la représentation flottante, et passer à une représentation en précision infinie pour compenser un mauvais algorithme, ce n'est pas très différent de remplacer ton calcul par une fonction de bibliothèque.

En pratique, il y a très peu de cas (même en calcul numérique) où l'on a besoin d'une précision supérieure à double, si on fait attention aux algorithmes qu'on utilise.

Francois

Pour relativiser un peu, les nombres flottants en informatique c'est plein de pièges, ça fait rarement ce que l'on pense. Voici un programme pour illustrer ceci :

Code:

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// g++ -Wall -Wextra -Wconversion -Wsign-conversion -std=c++11 -pedantic -fopenmp main.cpp -o main && ./main
// g++ -Wall -Wextra -Wconversion -Wsign-conversion -std=c++98 -pedantic -fopenmp main.cpp -o main && ./main
 
#include <iostream>
#include <limits>
 
 
int main()
{
	std::cout.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
 
	double const d = 0.2;
	std::cout << d << std::endl;
 
	double sum = 0.0;
	for (std::size_t i = 0; i < 10; ++i)
	{
		sum += d;
		std::cout << sum << std::endl;
	}
 
	return 0;
}

Et le résultat qu'aucun "mathématicien" aurait pu trouver :

Code:

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0.20000000000000001
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0.60000000000000009
0.80000000000000004
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1.5999999999999999
1.7999999999999998
1.9999999999999998

27/09/2014, 11h50
fcharton2
Citation:
Envoyé par Ehonn

Pour relativiser un peu, les nombres flottants en informatique c'est plein de pièges, ça fait rarement ce que l'on pense. Voici un programme pour illustrer ceci :

(...)

Et le résultat qu'aucun "mathématicien" aurait pu trouver :

Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0.20000000000000001 0.20000000000000001 0.40000000000000002 0.60000000000000009 0.80000000000000004 1 1.2 1.3999999999999999 1.5999999999999999 1.7999999999999998 1.9999999999999998
Je ne suis pas certain de voir le piège, ici: tu as une erreur qui porte sur la 17eme décimale, donc au delà de la précision nominale des double, cette erreur ne s'accroit pas avec les itérations, et les fonctions usuelles arrondiront correctement le résultat. Ca me parait au contraire un assez bon exemple du fait que l'arithmétique en virgule flottante marche (dans le sens où elle permet des calculs corrects, à la précision de la représentation près), non?

Ensuite, il y a des pièges, mais une fois qu'on a compris que

- la représentation est approchée, donc les tests d'égalité se font toujours à une "tolérance" près
- quand on fait des calculs "classiques", on perd de la précision quand on soustrait deux termes voisins, il faut éviter ce genre de situation
- quand on fait des maths un peu compliquées, cela peut se corser, et il est prudent de s'appuyer sur des algorithmes connus

on ne craint pas grand chose.

Francois
28/09/2014, 08h58
Ehonn

Citation:

Envoyé par fcharton2

Ca me parait au contraire un assez bon exemple du fait que l'arithmétique en virgule flottante marche (dans le sens où elle permet des calculs corrects, à la précision de la représentation près), non?

Ben justement non. L'année dernière un débutant avait un souci avec une boucle for qui utilisait un float, il avait une itération de plus que prévu car 1.99 est < à 2.0.
On peut toujours rentrer dans un débat du genre : « Faut-il utiliser les double uniquement pour du calcul numérique ? »

Au passage, si l'arrondi des nombre à virgule était si simple, il n'y aurait ni autant de recherche autour, ni des bibliothèques comme cadna.
28/09/2014, 23h36
Davidbrcz

Citation:

Tu peux encore améliorer cela en modifiant l'ordre des calculs. Par exemple, si tu sommes ta série à l'envers (des petites valeurs vers les grandes) et que tu travailles par paires de chiffres, tu vas sans doute gagner une décimale ou deux.

Interlude de maths: Il faut faire attention si on veut ré-ordonner les calculs. En effet, si la série est semi convergente, le théorème de réarrangement de Riemann nous assure qu'on va PAS avoir le résultat voulu, indépendant des histoires de flottants.Ici, la série est absolument convergente donc on s'en fout, mais faut garder ca en tête.
29/09/2014, 01h07
fcharton2

Citation:

Envoyé par Davidbrcz

Interlude de maths: Il faut faire attention si on veut ré-ordonner les calculs. En effet, si la série est semi convergente, le théorème de réarrangement de Riemann nous assure qu'on va PAS avoir le résultat voulu, indépendant des histoires de flottants.Ici, la série est absolument convergente donc on s'en fout, mais faut garder ca en tête.

Tu es certain que ce théorème s'applique à une somme finie?

Parce que si la série de Taylor est infinie, la formule d'approximation qu'on calcule ici ne fait intervenir qu'un nombre fini de termes. Et bien que je n'ai pas d'article Wikipédia à citer à l'appui de cette affirmation, il me semble qu'aux problèmes de représentation flottante près, sa somme sera la même quel que soit l'ordre dans lequel on effectue le calcul, et ce quelle que soit la nature de la série.

Francois