Do-s和DO-for浮点运算？
对于浮点运算（IEEE754，如果存在混淆）有什么好的做法和不做什么，以确保良好的数值稳定性和结果的高精度？
我知道有些人不喜欢减去相似幅度的数量，但我很好奇其他有什么好的规则。
首先，输入浮点数不一定遵循与实数相同的规则的概念……一旦你接受了这个，你就会理解大部分的陷阱。
以下是我一直遵循的一些规则/提示：
- 永远不要将浮点数与零或其他任何东西进行比较（IE不要这样做：
if (myFloat == 0) - 关联属性不适用于浮点…意思是
(a + b) + c != a + (b + c) - 请记住，总有四舍五入
- 浮点数不一定具有唯一的倒数
- 没有带浮点数的闭包……永远不要假设浮点运算的结果导致有效的浮点数。
- 分配财产不成立
- 尽量避免使用浮点比较……因为舍入错误会导致意外结果
带浮点数的＃1“不”规则是：
不要使用整数就足够的浮点数。
要了解浮点的行为方式。
不要相信简单的规则足以正确使用它们。
例如，至少有两个答案提出应该禁止比较浮点的平等。 首先，有些情况下需要比较它们的平等性。 然后，当进行范围检查是需要的时候，你还需要意识到它有它的缺陷，例如它不是传递性的，这是大多数人将为相等性测试所假设的属性。
请记住，由于错误的浮点运算， 人们死亡，并发生了数十亿美元的损失 。
从不尝试做一个等于比较
double da，db;
…
if（da == db）然后是什么。
记住C默认使用double，所以如果你想做单精度，请明确它
float fa，fb;
…
fa = fb + 1.0;
将fb转换为double进行双重添加然后转换为单个并执行单个相等
代替
fa = fb + 1.0F。
所有单身。
如果您要使用像1.0这样的整数，请不要在代码中使用小数。 如果可以最小化ascii数字，您可以从编译器/工具中获得更高的可靠性。 所以
fa = fb + 1;
或者代替
fa = fb + 0.3333333F;
做这样的事情（如果对准确性感兴趣）。
fc = 1; fc = fc / 3; fa = fb + fc;
很多很多其他人，浮点数是痛苦的，编译器和库不是那么好，fpus有错误，IEEE非常痛苦并导致更多错误。 不幸的是，这是我们在大多数平台上生活的世界。
我避免浮点陷阱的“主要武器”是牢牢掌握它们的工作方式。 我认为Chris Hecker很好地解释了基础知识。
搜索，下载和阅读“每个计算机科学家应该了解的有关浮点运算的知识”