如何处理接近1的数字乘法 - java

我有一堆浮点数(Java双精度数),其中大多数都非常接近1,作为较大计算的一部分,我需要将它们相乘。我需要做很多事情。

问题是,虽然Java double不会对像这样的数字造成问题:

0.0000000000000000000000000000000001 (1.0E-34)

它们不能代表以下内容:

1.0000000000000000000000000000000001

因此,我很快失去了精度(Java的双精度数的限制似乎在1.000000000000001左右)。

我考虑过只存储减去了1的数字,例如1.0001将存储为0.0001-但问题是再次将它们相乘,我必须加1,这时我失去了精度。

为了解决这个问题,我可以使用BigDecimals进行计算(转换为BigDecimal,相加1.0,然后相乘),然后再转换回double,但是我对此存在严重的担忧。

谁能看到避免使用BigDecimal的方法?

为了清晰起见,请进行编辑:这是针对采用梯度下降优化算法的大型协作过滤器。准确性是一个问题,因为协作过滤器通常只处理非常小的数字(例如,某人点击某产品广告的概率,可能是千分之一或万分之一)。

速度是一个问题,因为协作过滤器必须在数千万个数据点(甚至更多)上进行训练。

参考方案

是的,因为

(1 + x) * (1 + y) = 1 + x + y + x*y

在您的情况下,xy很小,所以x*y会小得多-太小了而无法影响计算结果。就您而言,

(1 + x) * (1 + y) = 1 + x + y

这意味着您可以将数字减去1来存储,而不必乘以,只需将它们加起来即可。只要结果始终小于1,它们就足够接近数学上精确的结果,您无需担心差异。

编辑:刚注意到:您说它们中的大多数都非常接近1。显然,此技术不适用于不接近1的数字-也就是说,如果xy大。但是,如果一个大而一个小,它可能仍然有效。您只关心产品x*y的大小。 (而且,如果两个数字都不接近1,则可以使用常规Java double乘法...)

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