帧同步的一些思考（一）：浮点数与计算肯定性

历史问题
对浮点数处理，涉及编译器、硬件等对浮点数2进制表示的细节不一致，都有可能，对同一输入的浮点数计算，产生不一样的结果。

可是若是你愿意作大量的工做，让你的编译器“严格”符合IEEE 754编译模型以及限制你所使用的浮点数操做的集合，你或许可让不一样的编译器和不一样架构的机器能都对浮点数计算获得彻底一致的结果。这一般会致使显著下降浮点计算的性能

以上摘至 游戏网络开发(五)：浮点数的肯定性

代码验证
void myprintf(int i, double valf);

double test_sin(double val)
{
    return sin(val);
}

void test_normal(int count)
{
    double valf = 0.25;
    myprintf(-1, valf);
    for (int i = 0; i < count; i++)
    {
        valf = test_sin(valf);
        myprintf(i, valf);
    }
}
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上述代码，好比调用 test_normal(20)，在window、ubuntu上的结果以下：

能够看到从第14运算开始， 2边的值在内存中已经开始有误差了。

那么如何保证浮点数计算一致呢？

可使用整数类型代替浮点数。

libfixmath
github地址：https://github.com/PetteriAimonen/libfixmath

该库使用整数类型代替浮点数，原理搜关键字Q16.16

下面是使用libfixmath修改上面代码的例子：

void myprintf(int i, double valf);

Fix16 test_sin_by_fix16(Fix16 val)
{
    return val.sin();
}

void test_by_fix16(int count)
{
    Fix16 valf(double(0.25));
    myprintf(-1, valf);
    for (int i = 0; i < count; i++)
    {
        valf = test_sin_by_fix16(valf);
        myprintf(i, valf);
    }
}
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把上述代码，好比调用 test_by_fix16(20)，在window、ubuntu上的结果以下：

能够看到红色框内的在window、ubuntu上的结果一致。

float陷阱
浮点数的计算不肯定性，使用double比较容易暴露出来。

实测过float类型，在window、ubuntu、华为mate9上均计算一致。

所以，当心本身代码、第3方代码中float类型

库定点化
由上面 libfixmath 的使用例子，能够看出，基本上只要替换 double/float 类型 为 Fix16 类型，并保证编译经过。

libfixmath提供了一系列定点化数学函数，包括：

加、减、乘、除
大于、等于、小于等比较运算符
sin、asin等三角函数
sqrt 开根号
若是涉及定点矩阵运算，可使用：https://github.com/PetteriAimonen/libfixmatrix

而后，就是功能测试，确保库功能正常。

例子代码 详细例子代码，请参考： https://github.com/fananchong/test_fixint ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「fananchong2」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处连接及本声明。 原文连接：https://blog.csdn.net/u013272009/article/details/80169013