情况：我正在以两种单独的语言（C ＆amp; Scilab）运行相同的计算。当使用诸如sin（）和exp（）之类的先验函数时，结果略有变化。我假设这种很小的差异是由于以下原因：
IEEE标准不需要超越功能才能完全圆形，因为餐桌制造商的困境。
来源：每个计算机科学家对浮点算术都应了解的内容。
问题：我是否可以通过我的特定计算中确定哪种（如果两种语言）更准确，没有手动执行计算？
我正在考虑简单地将计算放入Wolfram alpha中，并查看两者中的哪一个准确地持有更长的时间。不幸的是，我正在等待这个问题（关于Wolfram Alpha的准确性）。
注意：在发布此问题后，我仍将尝试上述Wolfram方式，但是是否有一些更容易，更有效的方法来确定两种语言中的哪种语言中的哪种方法更准确？
从技术上讲，对此有初步讨论：精度与准确性不同。准确性是对您的计算与真实价值的近距离的衡量；精度是对彼此的许多计算有多近的测量。如果您从一组计算结果的概率分布方面思考，您会更好地理解。因此，例如，精确度的精度可能很差。帖子的标题是关于准确性的，但在体内，您提到了精确度。我想你的意思是准确性。
也就是说，没有一般答案。您可以使用许多方法，实际上无限算法可以满足您的需求。您需要：
- 像GMP这样的图书馆，如已经建议的
- 纸和铅笔评估算法的精度
为什么？您需要以要比要比较的两个结果来评估sin(x)。先验功能的算法和算法是序列。因此，您必须估计算法误差如何 - 在某些情况下仍然是表示错误 - 会影响您的计算。在这一点上，实现您选择的方法，并评估结果与其他两个之间的距离，确保影响结果的总误差小于某些可控常数。
作为一个例子，可以使用通常的指数taylor扩展来评估exp(10)，并使用许多术语进行评估；但是，如果您对exp(-10)使用相同的方法，则可能会失败，因为其扩展具有交替的符号项。这意味着您可能会产生可能积累的效果。您不想要这个，否则您可能会精确，但有偏见，在计算中不准确。通常使用GMP是因为它是为此设计的。
因此，例如，您可能会发现Scilab最适合计算exp(-10)，而exp(10)中的C 是因为它们可以使用不同的实现。
摘要：使用GMP，并寻找准确的算法。例如，如果您需要一些特定的傅立叶求和的准确结果，或者是必须评估其他先验术语的一系列，则可能有效，也可能是唯一的解决方案。但是，如果您只需要此答案来简单sin和exp，则应该查找表，仅此而已。
如果您想要一致的先验数学功能的准确性，我建议您自己写自己的文章。
有多种实现诸如sin等功能的方法。有些使用值表（例如，小型嵌入式系统平台）来计算。
超越数学功能的实现通常取决于语言实现者。
顺便说一句，一般实现是空间，速度和准确性之间的中间立场。高度准确的版本可能需要大量空间或很多时间。
至少如果您拥有自己的实现，可以控制准确性，而不是猜测语言实现的准确性。