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Enregistrement W1969155620 · doi:10.1090/s0025-5718-07-01931-x

Error bounds on complex floating-point multiplication

2007· article· en· W1969155620 sur OpenAlexaff
Richard P. Brent, Colin Percival, Paul Zimmermann

Notice bibliographique

RevueMathematics of Computation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNumerical Methods and Algorithms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsArithmetic underflowDouble-precision floating-point formatArithmeticBase (topology)Floating pointSingle-precision floating-point formatMultiplication (music)Product (mathematics)IEEE floating pointValue (mathematics)Approximation errorDiscrete mathematicsAlgorithmCombinatoricsMathematical analysisGeometryComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given floating-point arithmetic with t t -digit base- β \beta significands in which all arithmetic operations are performed as if calculated to infinite precision and rounded to a nearest representable value, we prove that the product of complex values z 0 z_0 and z 1 z_1 can be computed with maximum absolute error | z 0 ‖ z 1 | 1 2 β 1 − t 5 |z_0\|z_1| \frac {1}{2} \beta ^{1 - t} \sqrt {5} . In particular, this provides relative error bounds of 2 − 24 5 2^{-24} \sqrt {5} and 2 − 53 5 2^{-53} \sqrt {5} for IEEE 754 single and double precision arithmetic respectively, provided that overflow, underflow, and denormals do not occur. We also provide the numerical worst cases for IEEE 754 single and double precision arithmetic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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