犰狳复矩阵乘法早期逼近答案

【问题标题】：armadillo complex matrix multiplication early approximation犰狳复矩阵乘法早期逼近
【发布时间】：2015-04-12 15:41:38
【问题描述】：

如何提高犰狳复矩阵乘法结果的精度。它近似为小数点后 4 位 [这是结果的示例 (35.9682,-150.246)] 但我想要至少 8 位小数的精度。谢谢

【问题讨论】：

这是常见问题解答。您始终可以将打印输出的精度提高到超出您所看到的默认值。
@Dirk Eddelbuettel，我该怎么做？在我的 matlab 代码中，我的复数矩阵乘法的精度为 10 或更高，但在我的犰狳 c++ 中，早期近似确实会影响结果。谢谢
您仍然将打印精度与计算精度混淆。这里没有早期近似。
哦，谢谢。让我更多地检查一下我的犰狳矩阵乘法和 matlab 中出现差异的原因。我得到的最终结果是两者的差异，所以它可能是由另一件事引起的。

标签： c++ armadillo

【解决方案1】：

因为你似乎不相信我在 cmets 中所说的话：

#include <armadillo>

using namespace std;
using namespace arma;

int main(int argc, char** argv) {
  mat A = randu<mat>(4,5);
  mat B = randu<mat>(4,5);

  mat C = A*B.t();
  cout << C << endl;

  cout.precision(11);
  cout.setf(ios::fixed);
  C.raw_print(cout, "With increased precisions:");

  return 0;
}

效果符合预期：

edd@max:/tmp$ g++ -o eze eze.cpp -larmadillo -lblas -llapack 
edd@max:/tmp$ ./eze  
   0.9713   1.3566   0.7946   1.6896
   1.2593   1.1457   0.9011   1.6260
   1.1954   0.8484   1.0444   1.6753
   1.6225   1.5009   1.2935   2.2019

With increased precisions:
0.97126557882 1.35660885673 0.79462856896 1.68955180769
1.25933041551 1.14565671740 0.90105251304 1.62595390611
1.19543745264 0.84844286454 1.04436441020 1.67528315350
1.62246223165 1.50087016389 1.29351914350 2.20190979625
edd@max:/tmp$

士气：打印精度几乎从来没有计算精度。

【讨论】：

谢谢，Dirk Eddelbuettel
由于您似乎是新来的，现在通常 a) 接受答案（单击只有您看到的刻度线）和/或 b) 投票（单击 up-三角形）。
@DirkEddelbuettel 不认为 OP 可以投票（低代表），但应该（最终）接受它，因为确实解决了问题。