Improve accuracy for complex powers with small negative integer exponents
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Iniziate dai percorsi di potenza complessa esercitati da pow(z, -12) e _testcapi._py_c_pow, confrontandoli con pow((1/z), 12) e con il risultato mpc mostrato nel reproducer. Il lavoro è completato quando evita la perdita di accuratezza dovuta all’underflow nell’esempio; esaminate le PR collegate gh-156757 e gh-156968 prima di procedere.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Feature or enhancement
Proposal:
Currently we compute such powers as (1+0j)/z**(-n) (unless absolute value of n is too big to use specialized algorithm for integer exponents). This approach, however, introduce huge accuracy loss due to underflows in division.
For example:
>>> from gmpy2 import *
>>> import math
>>> x, y = map(float.fromhex, ['0x1.47e9c711723f5p+81',
... '0x1.38afd1168e49fp+85'])
>>> z = complex(x, y)
>>> pr = pow(z, -12); pr
0j
>>> pr2 = pow((1/z), 12); pr2
(5.562684646267994e-309+5.56268464626799e-309j)
>>> gr = complex(pow(mpc(z), -12))
>>> abs((pr2-gr).real)/math.ulp(gr.real)
2.0
>>> abs((pr2-gr).imag)/math.ulp(gr.imag)
2.0
Using instead ((1+0j)/z)**(-n) reduced error in this example from ~1e15 ULP to 2ULP. Note that, generic power algorithm is not affected by this issue:
>>> import _testcapi
>>> pr3 = _testcapi._py_c_pow(z, -12)[0]; pr3
(5.56268464626801e-309+5.56268464626799e-309j)
>>> abs((pr3-gr).real)/math.ulp(gr.real)
1.0
>>> abs((pr3-gr).imag)/math.ulp(gr.imag)
2.0
Has this already been discussed elsewhere?
This is a minor feature, which does not need previous discussion elsewhere
Links to previous discussion of this feature:
No response
Linked PRs
- gh-156757
- gh-156968
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- Python
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