Порядок операций, численные алгоритмы

Я прочитал это

(1) Плохо обусловленные операции должны выполняться до хорошо подготовленных.

Например, нужно вычислить как поскольку вычитание плохо обусловлено, а умножение - нет. $xz-yz$ $(x-y)z$

Однако анализ ошибок первого порядка обоих алгоритмов показывает, что они различаются только в три раза (*), и я не понимаю, почему можно обобщить это в утверждении (1), и при этом я интуитивно не понимаю значение порядок действий. Как вы думаете, утверждение (1) является принятым правилом, и есть ли у вас другие объяснения для него?

*: более конкретно, первая версия имеет относительную ошибку, ограниченную

eps + 3 \frac{| x | + | y |}{| x | - | y |} eps

$\text{eps}+3\frac{|x|+|y|}{|x|-|y|}\text{eps}$ тогда как относительная ошибка второй версии ограничена

3 eps + \frac{| x | + | y |}{| x | - | y |} eps

$3\text{eps}+\frac{|x|+|y|}{|x|-|y|}\text{eps}$

где $\text{eps}$ - точность машины.

Этот анализ основан на предположении, что $i$ промежуточный результат умножается на $(1+\varepsilon_i)$ (из-за ошибок округления), где $\varepsilon_i$ - это случайные переменные iid, ограниченные $\text{eps}$ . «Первый порядок» означает, что членами высшего порядка, такими как $\epsilon_i\epsilon_jx$ , пренебрегают.

stability floating-point

— Bananach
источник

Где ты это прочитал?

— Дэвид Кетчон

в моих конспектах лекций

— Бананах

Обозначим через (мне было лень пытаться получить обведенную версию оператора деления) аналоги с плавающей запятой точного умножения ( ), сложения ( ) и вычитания ( ) соответственно. Предположим (IEEE-754), что для всех них где - машинный эпсилон, дающий верхнюю границу относительной ошибки из-за округления. Мы также будем использовать следующую лемму (при условии, что все , а не слишком велика), которую легко доказать: $\otimes,\oplus,\ominus$ $\times$ $+$ $-$

[x \oplus y] = (x + y) (1 + δ_{\oplus}), | δ_{\oplus} | \leq ϵ_{m a c h},

$[x\oplus y]=(x+ y)(1+\delta_\oplus),\quad |\delta_\oplus|\le\epsilon_\mathrm{mach},$

ϵ_{m a c h}

$\epsilon_\mathrm{mach}$

| δ_{i} | \leq ϵ_{m a c h}

$|\delta_i|\le\epsilon_\mathrm{mach}$

m

$m$

\prod_{i = 1}^{m} (1 + δ_{i}) = 1 + θ (m), | θ (m) | \leq \frac{m ϵ_{m a c h}}{1 - m ϵ_{m a c h}}

$\prod\limits_{i=1}^{m}(1+\delta_i)=1+\theta(m),\quad |\theta(m)|\le\frac{m\epsilon_\mathrm{mach}}{1-m\epsilon_\mathrm{mach}}$

Давайте определим истинную функцию которая работает с действительными числами как $f$ $x,y,z$

f (x, y, z) = (x \times z) - (y \times z)

$f(x,y,z)=(x\times z)-(y\times z)$

и две версии реализации функции в IEEE-совместимой арифметике с плавающей точкой, такие как и которые работают с представлениями с плавающей точкой , следующим образом: $\tilde{f_1}$ $\tilde{f_2}$ $\tilde{x}=x(1+\delta_x),\tilde{y},\tilde{z}$

\tilde{f_{1}} (\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{z}) = (\tilde{x} \otimes \tilde{z}) ⊖ (\tilde{y} \otimes \tilde{z}),

$\tilde{f_1}(\tilde{x},\tilde{y},\tilde{z})=(\tilde{x}\otimes\tilde{z})\ominus(\tilde{y}\otimes\tilde{z}),$

\tilde{f_{2}} (\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{z}) = (\tilde{x} ⊖ \tilde{y}) \otimes \tilde{z} .

$\tilde{f_2}(\tilde{x},\tilde{y},\tilde{z})=(\tilde{x}\ominus\tilde{y})\otimes\tilde{z}.$

Анализ ошибок для : $\tilde{f_1}$

\begin{aligned} \tilde{f_{1}} & = (\underset{(\tilde{x} \otimes \tilde{z})}{\underset{⏟}{(x (1 + δ_{x}) \times z (1 + δ_{z})) (1 + δ_{\otimes_{x z}})}} - \underset{(\tilde{y} \otimes \tilde{z})}{\underset{⏟}{(y (1 + δ_{y}) \times z (1 + δ_{z})) (1 + δ_{\otimes_{y z}})}}) (1 + δ_{⊖}) \\ = x z (1 + δ_{x}) (1 + δ_{z}) (1 + δ_{\otimes_{x z}}) (1 + δ_{⊖}) - y z (1 + δ_{y}) (1 + δ_{z}) (1 + δ_{\otimes_{y z}}) (1 + δ_{⊖}) \\ = x z (1 + θ_{x z, 1}) - y z (1 + θ_{y z, 1}) . \end{aligned}

$\begin{aligned} \tilde{f_1}&=\Big(\underbrace{\big(x(1+\delta_x)\times z(1+\delta_z)\big)\big(1+\delta_{\otimes_{xz}}\big)}_{(\tilde{x}\otimes\tilde{z})}-\underbrace{\big(y(1+\delta_y)\times z(1+\delta_z)\big)\big(1+\delta_{\otimes_{yz}}\big)}_{(\tilde{y}\otimes\tilde{z})}\Big)\Big(1+\delta_{\ominus}\Big)\\ &=xz(1+\delta_x)(1+\delta_z)(1+\delta_{\otimes_{xz}})(1+\delta_\ominus)-yz(1+\delta_y)(1+\delta_z)(1+\delta_{\otimes_{yz}})(1+\delta_\ominus)\\ &=xz(1+\theta_{xz,1})-yz(1+\theta_{yz,1}). \end{aligned}$ Здесь .

| θ_{x z, 1} |, | θ_{y z, 1} | \leq \frac{4 ϵ_{m a c h}}{1 - 4 ϵ_{m a c h}}

$|\theta_{xz,1}|,|\theta_{yz,1}|\le\frac{4\epsilon_\mathrm{mach}}{1-4\epsilon_\mathrm{mach}}$

Аналогично, для Здесь . $\tilde{f_2}$

\begin{aligned} \tilde{f_{2}} & = (((x (1 + δ_{x}) - y (1 + δ_{y}) (1 + δ_{⊖_{x y}})) \times (z (1 + δ_{z}))) (1 + δ_{\otimes}) \\ = x z (1 + δ_{x}) (1 + δ_{z}) (1 + δ_{⊖_{x y}}) (1 + δ_{\otimes}) - y z (1 + δ_{y}) (1 + δ_{z}) (1 + δ_{⊖_{x y}}) (1 + δ_{\otimes}) \\ = x z (1 + θ_{x, 2}) - y z (1 + θ_{y, 2}) . \end{aligned}

$\begin{aligned} \tilde{f_2}&=\Bigg(\Big(\big( x(1+\delta_x)-y(1+\delta_y \big)\big(1+\delta_{\ominus_{xy}}\big)\Big)\times \Big(z(1+\delta_z)\Big)\Bigg)\Bigg(1+\delta_{\otimes}\Bigg)\\ &=xz(1+\delta_x)(1+\delta_z)(1+\delta_{\ominus_{xy}})(1+\delta_\otimes)-yz(1+\delta_y)(1+\delta_z)(1+\delta_{\ominus_{xy}})(1+\delta_\otimes)\\ &=xz(1+\theta_{x,2})-yz(1+\theta_{y,2}). \end{aligned}$

| θ_{x, 2} |, | θ_{y, 2} | \leq \frac{4 ϵ_{m a c h}}{1 - 4 ϵ_{m a c h}}

$|\theta_{x,2}|,|\theta_{y,2}|\le\frac{4\epsilon_\mathrm{mach}}{1-4\epsilon_\mathrm{mach}}$

Итак, для и мы получили выражения одного типа, поэтому я не понимаю, почему одна реализация предпочтительнее другой с числовой точки зрения (за исключением того факта, что выполняет только 2 операции с плавающей точкой по сравнению с ). $\tilde{f_1}$ $\tilde{f_2}$ $\tilde{f_2}$ $\tilde{f_1}$

Вычисление относительной ошибки покажет, что проблема связана с тем, что и могут быть очень близки ( отмена ). $x$ $y$

\begin{aligned} \frac{| \tilde{f_{1}} - f |}{| f |} & = \frac{| x z + x z θ_{x z, 1} - y z - y z θ_{y z, 1} - (x z - y z) |}{| x z - y z |} = \frac{| x θ_{x z, 1} - y θ_{y z, 1} |}{| x - y |} \\ \leq \frac{| x | + | y |}{| x - y |} \frac{4 ϵ_{m a c h}}{1 - 4 ϵ_{m a c h}}, \end{aligned}

$\begin{aligned} \frac{|\tilde{f_1}-f|}{|f|}&=\frac{|xz+xz\theta_{xz,1}-yz-yz\theta_{yz,1}-(xz-yz)|}{|xz-yz|}=\frac{|x\theta_{xz,1}-y\theta_{yz,1}|}{|x-y|}\\ &\le\frac{|x|+|y|}{|x-y|}\frac{4\epsilon_\mathrm{mach}}{1-4\epsilon_\mathrm{mach}}, \end{aligned}$

\begin{aligned} \frac{| \tilde{f_{2}} - f |}{| f |} & = \frac{| x z + x z θ_{x, 2} - y z - y z θ_{y, 2} - (x z - y z) |}{| x z - y z |} = \frac{| x θ_{x, 2} - y θ_{y, 2} |}{| x - y |} \\ \leq \frac{| x | + | y |}{| x - y |} \frac{4 ϵ_{m a c h}}{1 - 4 ϵ_{m a c h}} . \end{aligned}

$\begin{aligned} \frac{|\tilde{f_2}-f|}{|f|}&=\frac{|xz+xz\theta_{x,2}-yz-yz\theta_{y,2}-(xz-yz)|}{|xz-yz|}=\frac{|x\theta_{x,2}-y\theta_{y,2}|}{|x-y|}\\ &\le\frac{|x|+|y|}{|x-y|}\frac{4\epsilon_\mathrm{mach}}{1-4\epsilon_\mathrm{mach}}. \end{aligned}$

Незначительные различия между могут сделать одну из двух числовых реализаций незначительно лучше или хуже в зависимости от . Однако я сомневаюсь, что это может иметь какое-либо значение. Результат полностью имеет смысл, потому что, независимо от того, что, если вам нужно вычислить , когда и достаточно близки по значениям (для точности, с которой вы работаете), используя арифметику с плавающей точкой, никакое масштабирование не поможет вам: ты уже в беде. $\theta$ $x,y,z$ $(x-y)$ $x$ $y$

NB: Все обсуждения выше предполагают, что нет переполнения или недостаточного значения, то есть , - набор всех нормальных чисел с плавающей точкой. $x,y,z,f(x,y,z)\in\mathbb F_0$ $\mathbb F_0$

— Антон Меньшов
источник