“在这种情况下,我们使用两个 double 来存储值。所以我们每次需要做两次操作。”
这不是双双运算的工作方式。您应该期望在 6 到 20 个 double 操作中实现一个 double-double 操作,具体取决于正在实现的实际操作、融合乘加操作的可用性、一个操作数大于另一个操作数的假设……
例如,当 FMA 指令不可用时,这里是双双乘法的一种实现,取自 CRlibm:
#define Mul22(zh,zl,xh,xl,yh,yl) \
{ \
double mh, ml; \
\
const double c = 134217729.; \
double up, u1, u2, vp, v1, v2; \
\
up = (xh)*c; vp = (yh)*c; \
u1 = ((xh)-up)+up; v1 = ((yh)-vp)+vp; \
u2 = (xh)-u1; v2 = (yh)-v1; \
\
mh = (xh)*(yh); \
ml = (((u1*v1-mh)+(u1*v2))+(u2*v1))+(u2*v2); \
\
ml += (xh)*(yl) + (xl)*(yh); \
*zh = mh+ml; \
*zl = mh - (*zh) + ml; \
}
仅前 8 个操作就是将操作数中的每个 double 精确地划分为两半,这样每一侧的一半可以与另一侧的一半相乘,得到的结果与 double 完全相同。计算u1*v1、u1*v2,……就是这样做的。
mh 和ml 中获得的值可以重叠,因此最后 3 次操作用于将结果重新归一化为两个浮点数之和。
在这种情况下,我们可以在每个双精度数上出现舍入错误,或者它们是避免这种情况的机制?
正如评论所说:
/*
* computes double-double multiplication: zh+zl = (xh+xl) * (yh+yl)
* relative error is smaller than 2^-102
*/
您可以在Handbook of Floating-Point Arithmetic 中找到有关用于实现这些结果的所有机制。