最后一位上的单位值

在计算机科学与数值分析中,最后一位上的单位值或称最小精度单位,缩写为ULP,是毗邻的浮点数值之间的距离,也即浮点数在保持指数部分的时候最低有效数字为1所对应的值。ULP用于度量数值计算的精度。

例如:圆周率位于毗邻的双精度浮点数3.1415926535897927与3.1415926535897936之间。
定义
设底数为b,如果x的指数为E,那么ULP(x) = 机器精度·bE。但在计算机与数值计算的文献中,对ULP指数机器精度也可用其它方式定义。如John Harrison给出的定义: ULP(x)是两个最近的跨(straddlingx的浮点数ab的距离,即axbab,并且在指数无上限的情形。这两个定义基本等价。

被所有现代浮点硬件遵从IEEE 754标准要求基本算术运算(1985年起的加法、减法、乘法、除法、求平方根,以及2008年起的“积和熔加运算(FMA)”)的结果近似到最近的浮点数且与数学确切结果的距离在0.5 ULP范围内。这性质意味着近似结果与数学确切结果的距离是最小的(但对于居中情形,有两个毗邻的浮点数都满足上述要求)。有美誉的数值库(numeric library)计算基本超越函数的误差在0.5至大约1 ULP间。仅有少数库在计算超越函数时的误差小于0.5 ULP,这一问题相当复杂,归因于。

例子
找到最接近圆周率的双精度浮点数:

#include
#include
#define PI 3.14159265358979323846264338327950288419716939937510582097494459230

int main()
{
printf("%.17g (%a)\n", PI, PI);
printf("%.17g (%a)\n", std::nextafter(PI, 0.0), std::nextafter(PI, 0.0));
printf("%.17g (%a)\n", std::nextafter(PI, 4.0), std::nextafter(PI, 4.0));
}
/* Output:
3.1415926535897931 (0x1.921fb54442d18p+1)
3.1415926535897927 (0x1.921fb54442d17p+1)
3.1415926535897936 (0x1.921fb54442d19p+1)
*/

x用IEEE 754表示时四舍五入且舍入到偶数的操作记为RN。如果ULP(x)的值小于等于1,那么;否则,或,取决于最低有效位(least significant digit)与x的指数部分。下面的Python程序展示了这个例子:

>> x = 1.0 >> p = 0 >> while x != x + 1:

... x = x * 2
... p = p + 1
...
>>> x
9007199254740992.0
>>> p
53
>>> x + 2 + 1
9007199254740996.0

这个例子中,从开始,反复地翻倍直至。结果是253,因为双精度浮点数格式使用了53位有效数字,从而ulp(253)=253*2-52=2 > 1 。即,在这里双精度浮点数可表示的最小精度间隔已经是2了。

语言支持
从Java 1.5, Java语言的标准库包含了函数:

C语言标准库从C99开始提供了计算给定方向的下一个浮点数的函数:
nextafterf与nexttowardf用于float, nextafter与nexttoward用于double, nextafterl与nexttowardl用于long double, 都在中声明。

Boost C++ Libraries提供了boost::math::float_next, boost::math::float_prior, boost::math::nextafter与boost::math::float_advance等函数获取邻近的浮点数。
。boost::math::float_distance(a, b)计算两个double值之间的浮点距离。

参见

  • IEEE 754
  • 最低有效位 (LSB)
  • 机器精度

参考文献

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