浮動小数点数の二段階丸め誤差 - hydrakecat’s blog
さいきん『浮動小数点数小話』という同人誌を読んでFMA (Fused Multiply-Add)の二段階丸め誤差（double rounding error）について色々と知る機会があったのでまとめておく。ついでにFMAに関するOpenJDKのバグっぽい挙動を見つけたのでそれも併せて記しておく。 FMA (Fused Multiply-Add)とは FMAは以下のような演算のことを呼ぶ。 この演算自体は行列の乗算やベクトルの内積の計算でよく現れるものであるが、通常の浮動小数点数の乗算と加算を別々に行うと誤差が出るので一度の演算で正確な値を算出したいときに用いる。たとえばC言語（C99）では fma、fmaf、fmalという3つの関数が導入されているらしい。 FMAの実装における二段階丸め誤差 FMAはターゲットとなるCPUのアーキテクチャがFMA命令をサポートしていればその命令を直接呼び出
開発イテレーション偏重 - 兼雑記
開発イテレーションを早くすれば、かなりの問題が勝手に解決される、と信じています。なんか最近、他の要素を軽視しすぎていたり、特にイテレーション速度に影響しなさそうなことすらしている気がしていて、信仰とかのレベルかもしれない、という気がしてきたので、ちょっと書いてみようかなと。主に C++ の話です。 仕事とかしてると良い判断力が求められたりしますが、判断というのは結構難しいですよね。アプローチ A と B で悩んだ時に、手が速ければ両方できたりします。開発イテレーションを無限に速くすると、必要とされる判断力はゼロに漸近していきます。やったね。 2手で変更の正当性を高速に確認できるようにする make (かその他のビルドコマンド)てやったらビルドができて、 make check (かその他のテストスクリプト)てやったら遅くないテストが全部走る、という体勢が好きです。試すためにはあっちのディレク
さようなら遅延評価 - あどけない話
Haskellがとっつきにくい原因の一つに遅延評価がある。入門書では、無限リストと遅延評価がことさら強調される。しかし、Haskellを業務で使ってみると、遅延評価が煩わしくなってくる。遅延評価なしでもほとんどのことは実現できるし、メモリーの使用量は推測できないし、あまりいいことはない。 Haskellの評価戦略が、他の言語と同じように正格評価だったらよかったのに。 今まで、このようなセリフを何度聞いたか分からない。 そもそも遅延評価が役立つことはあるのだろうか？ ある。お世辞抜きに、少なくとも以下の3つでは本当に役立つ。 リスト(あるいは類似のデータ構造)処理 純粋性に対する暗黙のテスト 効率的なCAS 1.はよいだろう。2.は純粋さを守るために必要だが、コンパイラを開発する人にとって重要なのであり、ユーザには関係ない。3.は、並行プログラミングの奥義である。atomicModifyIO
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