科学编程的实践[关闭]答案

【问题标题】：Practices for scientific programming [closed]科学编程的实践[关闭]
【发布时间】：2012-02-17 16:55:25
【问题描述】：

我想在速度和准确性方面写出好的陈述。如果我没记错这一行：b=(a+1)*a 会产生比这更好的程序：b=(a^2+a)。

这只是一个示例，可能是错误的，但现在无关紧要，问题是：我在哪里可以找到科学计算的良好实践纲要？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这不是通常的“过早优化”讨论。这与性能无关；问题在于准确性。我同意 OP - 非常值得关注。

如果可以的话，您应该在添加数组之前按升序对数组进行排序：

您可能会找到以下帮助：

【讨论】：

【解决方案2】：

环顾https://scicomp.stackexchange.com/ 或者甚至在那里询问可能会让您受益匪浅。

祝你好运！

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以查看Numerical Recipes in C。我不确定它是否介绍或教你优化，但就 C 科学计算而言，它是一本非常受欢迎的书。甚至可能有一本关于 C++ 的书。

【讨论】：

最新版本适用于 C++。 amazon.com/Numerical-Recipes-3rd-Scientific-Computing/dp/…
@Zhenya：太好了！我一直在寻找类似的东西。
Numerical Recipes 是一本很棒的书，是我的最爱之一，但它的主要关注点是计算机上的线性代数、FFT 等算法、编写特殊函数、求解常微分方程和偏微分方程等。起来，但不要认为这是一本关于你的问题的书。

【解决方案4】：

一种有用的技术是在基准类型上制作所有函数模板，然后使用区间算术类型而不是浮点类型运行算法。这为您提供了给定输入集结果准确性的上限，而无需进行广泛的数值分析。

了解您的结果和任何中间体的预期大小也很重要，这样您就可以快速判断是否有问题。

【讨论】：

【解决方案5】：

你在这里做的事情叫做premature optimization，它是万恶之源。你应该做的是，编写你的程序，然后profile他们，并尝试优化关键部分。完整的科学计算优化技术纲要很可能是一本很厚的书，因此您需要在寻找解决方案之前缩小问题范围。

【讨论】：

-1 您似乎错过了这里的重点-大多数做法都与“速度和准确性”的准确性部分有关，而确保程序产生的并不是过早的优化正确的结果。
确实如此。过早的优化是一回事；避免仔细的初始设计来代替生成正确程序（即使用适当数据结构并产生准确/正确的数学输出）是另一回事。有一个平衡点。请注意，我不完全确定这个问题属于哪一边。
+1 @LightnessRacesinOrbit 我同意你上面写的。当涉及到数值稳定性等时，最好让事情尽可能简单，直到表明需要复杂性。关键通常是甚至不要尝试自己编写代码，而是依赖已经提供几乎任何你想要的东西的数字专家。例如@Sriram 的回答