随机舍入数值实验：Matlab函数求和与性能评估

资源摘要信息:"matlab函数求和代码-stochastic-rounding-evaluation:随机舍入数值实验的源代码" 在本节中，我们将探讨标题和描述中提到的关键知识点，包括MATLAB函数求和、随机舍入算法、性能评估、源代码编译及运行，以及相关的IEEE Transactions参考文献。 1. MATLAB函数求和代码 MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，它广泛应用于工程、科学和数学等领域。在给定文件中，提到了使用MATLAB编写的函数求和代码。这些代码可能是针对特定数学问题或算法设计的，旨在通过编写脚本或函数来实现对一系列数值进行求和的操作。 2. 随机舍入算法 随机舍入算法是一种数值计算中的舍入方法，它与传统的四舍五入不同。随机舍入在舍入时不是简单地根据数值大小进行向上或向下舍入，而是根据一定的概率分布来决定舍入的方向。这种舍入方式可以减少由于连续舍入误差累积所引起的系统偏差，有助于提高数值计算的准确性。在数值实验中，研究者可能会采用随机舍入算法来评估其对算法性能的影响。 3. 性能评估 性能评估是指对系统的各种属性进行测试，以确定其效率、稳定性、可靠性等指标的过程。在本实验中，性能评估可能涉及对随机舍入算法的评估，以检验其在不同条件下的表现。性能基准测试可能会用到某些特定的度量标准，例如执行时间、内存使用情况、算法精度等。 4. 编译与运行源代码 在描述中提到了通过make all来编译源代码，并生成可执行文件test_validation和test_performance。Make是一个用于管理软件构建过程的工具，它允许用户通过一个Makefile文件来定义编译过程。Makefile文件定义了编译规则，指定哪些文件需要被编译，以及如何将这些文件组合成最终的程序。 - cd performance: 切换到performance目录。 - make all: 编译所有的目标文件。 - make run_validation: 运行验证测试。 - make run_performance: 运行性能测试。 - ./numerical_experiments: 执行脚本以生成图表（例如Figure 8.1-8.5）所需的实验结果。 5. MATLAB路径与双精度算术 文件描述中提到使用双精度算术的代码需要位于MATLAB路径中。MATLAB路径是一个包含目录的列表，MATLAB会在这些目录中查找函数定义、脚本等资源。双精度算术（double precision arithmetic）指的是使用64位（双精度）浮点数来存储数值数据，它可以提供比单精度（单精度浮点数，32位）更大的数值范围和更高的精度。 6. 参考文献 最后，描述中提及了参考文献[1]，即Fasi和Mikaitis在2021年3月发表于IEEE Transactions的有关计算中新兴主题的论文。IEEE Transactions是电气和电子工程师学会（IEEE）出版的一系列学术期刊，涵盖了广泛的工程和技术领域。参考文献可能是与随机舍入算法或者数值计算性能评估相关的研究。 总的来说，提供的信息涉及MATLAB编程、数值算法、性能评估以及科研写作等丰富内容。理解这些知识点对于进行数值实验、算法优化以及科研分析具有重要意义。