Kahan's Summation Formula

#include "stdafx.h"
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int i;
float x=0.001;
float y;
float t;
float sum;
float eps=0;
 
printf("\n理论值:%f\n",x*1000000);
 
sum=0;
for(i=0;i<1000000;i++)
{
sum+=x;
}
printf("\n累加值:%f\n",sum);
 
sum=0;
for(i=0;i<1000000;i++)
{
y=x-eps;
t=sum+y;
eps=(t-sum)-y;
sum=t;
}
printf("\nKahan累加值:%f\n",sum);
 
getchar();
return 0;
}
运行结果:
 
保持精度的小trick:Kahan求和

由于最近用GPU编程,涉及到了float数组,就不得不涉及精度问题。对于双精度如C中double以及Fortran中real(kind = 8),一般运算的精度足以保持,但是单精度数组,在大量操作后极易出现“大数吃小数”等不稳定现象。在不能使用更高精度数组的前提下,可以用一个小技巧来保持精度:Kahan求和。

1 见下面一段Fortran代码:

program main
implicit none
    integer, parameter:: N = 1000000
    integer i
    real(kind = 4), parameter:: ELEMENT = 0.001
    real(kind = 4) s, eps, y, t

    write (*, "('Theoretical value: ', F10.5)") N*ELEMENT

    s = 0.0
    do i = 1, N
        s = s+ELEMENT
    enddo
    write (*, "('Naive method value: ', F10.5)") s

   s = 0.0
    eps = 0.0
    do i = 1, N
        y = ELEMENT-eps
        t = s+y
        eps = (t-s)-y
        s = t
    enddo
    write (*, "('Kahan method value: ',F10.5)") s

stop
end

运行结果为:

Theoretical value: 1000.00006
Naive method value:  991.14154
Kahan method value: 1000.00006

对于N个0.001,普通方法累加到991左右就已经丢失精度了。可以看到用“Kahan method”能够得到近乎于理论的精度数值。分析一下他的原理。我们发现,如果没有精度损失,eps永远为0,y就是ELEMENT=0.001。一旦在 i 到了某个数值出现了大数吃小数 的情形时,不妨激进的设小数部分全部被截断,则如s = 991.0000时,由于eps之前为0,则y=0.0010.之后t=s+y,得到的就是“吃掉”的结果,如991.0000,绝对误差达0.001.此时:eps=(t-s)-y=(991.0000-991.0000)-0.0010=-0.001,可见eps起了保存“损失位”的作用。此时s=t=991.0000.下个循环:y = 0.001--0.001=0.002,t = s+y=991.0000,eps=-0.002,如此反复,这样足够多循环后,eps足可以复现大的校正值,从而保证结果的高精度。当eps足够大时候,(t-s)-y=0,从而使eps重新为0,继续起保存损失的作用。
例如,在GPU计算大型矩阵或向量时,如果涉及到reduction操作,可以在加和中使用这种技巧。当然GPU计算能力在2.x是可以有双精度运算,但是要比单精度慢20倍左右,一般不经常使用。

 

注意:有人称一些优化激进的编译器可能会做这样的化简:eps=(t-s)-y=(s+y-s)-s=0。我试验了intel fortran和GNU fortran,包括开启了-O3,-funsafe-math-optimizations等方法,都没有问题。原来ANIS C标准规定不允许做表达式重排序优化。

原文地址:https://www.cnblogs.com/yanglf/p/2745472.html