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[求助] 关于FORTRAN的EXP函数

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发表于 2021-5-8 09:18:37 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
大家好,

我想咨询下关于精度的问题。

1.如果我想把变量a设置成双精度浮点数,是否可以如下设置?
INTEGER, PARAMETER :: dp=SELECTED_REAL_KIND(15,14)
REAL (KIND=dp) :: a
我是想问,15位有效小数位,取值在10的-14次方到10的14次方的范围。这样设置是否可以,确定变量a为双精度浮点数呢?

2.如果想把整型变量也设置成双精度的话,SELECTED_REAL_KIND中的两个参数要如何设置呢?

3.我按上面的方式设置了双精度的浮点数和整数,并将它们放在了EXP函数里运算,但这个函数却返回Infinity类型的数据。请问要如何解决这个问题呢?这是不是由双精度的浮点数和整数设置不合理导致的呢?

谢谢大家啦。
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发表于 2021-5-8 10:54:17 | 只看该作者
1. 可以确定。
2. 整形变量是无误差的,不存在双精度,只存在长度(可以用 SELECTED_INT_KIND)
3. 上代码。

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 楼主| 发表于 2021-5-8 11:43:19 | 只看该作者
谢谢你的回复。

下面是我出问题的代码部分。

[Fortran] 纯文本查看 复制代码
INTEGER, PARAMETER                      :: dp = SELECTED_REAL_KIND(15,14)
INTEGER                                                  :: i, j
REAL (KIND=dp), ALLOCATABLE   :: ev(:,:)
REAL (KIND=dp)                                   :: fermi
REAL (KIND=dp)                                   :: kb
REAL (KIND=dp)                                   :: te
ei = (ev(i,j) - fermi) * (1.0d0 /(EXP((ev(i,j) - fermi)/kb / te) + 1.0d0))&
         + kb * te * DLOG(1.0d0 + EXP(0.0d0 - (ev(i,j) - fermi) /kb /te))
write (unit=*, fmt=*) 'kb', kb
write (unit=*, fmt=*) 'fermi', fermi
write (unit=*, fmt=*) 'te', te
write (unit=*, fmt=*) 'ev', ev(i,j)
write (unit=*, fmt=*) '(ev(i,j) - fermi)', (ev(i,j) - fermi)
write (unit=*, fmt=*) 'f_function', (1.0d0 /(EXP((ev(i,j) - fermi)/kb / te) + 1.0d0))
write (unit=*, fmt=*) 'EXP(0.0d0 - (ev(i,j) - fermi) /kb /te)', EXP(0.0d0 - (ev(i,j) - fermi) /kb /te)
write (unit=*, fmt=*) 'DLOG_function', DLOG(1.0d0 + EXP(0.0d0 - (ev(i,j) - fermi) /kb /te))
write (unit=*, fmt=*) 'ei=', ei


其中,ev(i,j)是从主程序传递进来的一个二维双精度数组。

编译并运行程序后,出现下面的结果。
kb  8.617333262145000E-005
fermi -0.531700000000000
te   30.0000000000000
ev  -20.4013773387809
(ev(i,j) - fermi)  -17.9840108474454
f_function   1.00000000000000
EXP(0.0d0 - (ev(i,j) - fermi) /kb /te)                Infinity
DLOG_function                Infinity
ei=                Infinity

因为EXP函数的结果是Infinity类型的数据,导致后面的DLOG函数结果和ei变量也都变成了Infinity类型的数据。

请问,1. 我对于双精度浮点数据类型的设定是否有误呢?
2. 要如何调整代码,让EXP函数的输出结果合理呢?

谢谢啦。

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发表于 2021-5-8 14:19:02 | 只看该作者
EXP((ev(i,j) - fermi)/kb / te)
=exp(-17.9840108474454/8.617333262145000E-005/30)
=exp(-6956.52573015480)
=6.5957E-3022

双精度可正常表达的精度范围是 -1.79E+308 到 +1.79E+308,最小精度 2.2250738585072014e-308
即,小于 2.2250738585072014e-308 的数字认为是 0

分母为0,则 1.0d0 /(EXP((ev(i,j) - fermi)/kb / te) 为无穷大。

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发表于 2021-5-8 14:31:05 | 只看该作者
试试用双双精度。
dp = SELECTED_REAL_KIND(30,3000)

代码中的 1.d0 改成 1.0_dp , 0.0d0 改成 0.0_dp  (其他常量类似)
DLOG 改成 Log

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 楼主| 发表于 2021-5-11 19:00:16 | 只看该作者
kyra 发表于 2021-5-8 14:31
试试用双双精度。
dp = SELECTED_REAL_KIND(30,3000)

非常感谢你的回复。

我还想请教一个很基础的问题。selected_real_kind([p,r])函数中的p和r分别指代的是小数精度p和十进制指数范围r。既然FORTRAN中的双精度浮点数范围是从2.2250738585072008D-308到4.94065645841246544D-324。那是不是说,双精度的浮点数据类型的设定应该是selected_real_kind(16,324),而非selected_real_kind(15,14)呢?我是指最大范围地包括所有的双精度浮点数据。

谢谢啦。

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发表于 2021-5-12 08:56:04 | 只看该作者
编译器为你提供几种类型的 real,比如 单精度,双精度,四精度(也叫双双精度,有的编译器不提供四精度)
分别用不同的 kind 值来代表,对大部分编译器,上面的三种real类型的kind值是4,8,16(但不一定)


selected_real_kind(p,r)
函数的目的,就是请编译器为你选择合适的real类型。
这个函数,会返回至少满足 p 位十进制有效位数,且能表达最大 r 位十进制的 real 类型中“最小”的那一个。

比如 p=5,r=15那么单精度能满足,双精度也能满足,四精度仍然满足。那么编译器返回单精度的kind值(通常是4)
比如 p=9,r=15那么单精度不能满足,双精度能满足,四精度也满足。那么编译器返回双精度的kind值(通常是8)
而 p=10,r=100,也是一样,单精度不满足,双精度四精度满足。所以也返回双精度的kind值(通常是8)

回到你的问题,
selected_real_kind(16,324),因为双精度只有15位有效数字,所以不能满足,编译器会返回四精度的kind值(通常是16)
selected_real_kind(15,14),双精度可以满足,因此返回双精度的kind值(通常是8)

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 楼主| 发表于 2021-5-18 05:14:03 | 只看该作者
vvt 发表于 2021-5-12 08:56
编译器为你提供几种类型的 real,比如 单精度,双精度,四精度(也叫双双精度,有的编译器不提供四精度)
...

谢谢你的指点。

也就是说,SELECTED_REAL_KIND函数是把,由p和r指定的浮点数,归类成单精度,双精度或者四精度的类型;而其归类的方式,主要是根据p确定的有效数字,来确定的。至于r这个参数的作用不大。因为(p=16,r=324)和(p=15,r=14)的区别主要是由p这个变量来确定的,r的作用似乎可以忽略不计。

我是否可以这样来理解呢?

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发表于 2021-5-18 08:30:01 | 只看该作者
不是的,p 和 r 都起作用。
SELECTED_REAL_KIND 的作用是:“选择一个精度类型,使其至少满足 p,也同时满足 r。如果同时满足的有多个,则选择占内存更少的那个”

比如
p=5 , r = 30 。返回单精度的kind值

p=5 , r = 80 。则需要返回双精度的kind值。
(因为单精度有效数字是6-7,双精度大约15。都能满足p。但单精度 r 只能到38,要 r=80,必须至少双精度)

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 楼主| 发表于 2021-5-19 08:51:27 | 只看该作者
vvt 发表于 2021-5-18 08:30
不是的,p 和 r 都起作用。
SELECTED_REAL_KIND 的作用是:“选择一个精度类型,使其至少满足 p,也同时满 ...

非常感谢你的解释,我现在懂了。
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