Is floating point multiplication by zero guaranteed to produce zero?
我知道浮点数具有舍入误差，但是我想知道在某些情况下该误差不适用，例如乘以零。
对于所有浮点数，零乘以任意数字是否等于零？
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除了NaN，Infinity或-Infinity之类的特殊值外，您还可以正确地假定任何正常数字乘以正零会产生正零。
假：
1
2
| 0f * NAN == NAN
0f * INFINITY == NAN |
还有...
1
| 0f * -1f == -0f (negative 0f), with 0f == -0f :-) |
(在Intel，VC ++上，并且可能在使用IEEE 754-1985浮点的任何平台上)
ideone上的示例(可能在某些Intel兼容平台上使用GCC)
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是的，在符合IEEE-754的任何系统上都可以保证(但要完全清楚：–0仍为"零")。
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@StephenCanon就0f == -0f而言，它仍然是"0"，但是例如，如果乘以-0f * INFINITY并打印结果，则会得到-NaN，因此它仍然是0，但可以使用其符号/提取。 ideone.com/L6MQlQ
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NaN的符号位没有任何意义，因此实际上不存在诸如–NaN之类的内容，也不保证–0 * inf会产生" –NaN"(它可以产生任何安静的NaN值)。但是，–0的符号位可以通过其他方式提取。
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正是由于这个原因，我才写了**and print the result**, you obtain"，在Intel的GCC上执行该操作的打印结果是... :-)
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您可以通过反转0的符号来确定它：1.0. => Infinity和1.-0. => -Infinity。还请注意f数字后缀：它指定float值，而不是double。
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@chqrlie区分-0.0和+0.0的多种方法
除了@xanatos好的答案之外，请考虑OP的一些中级问题：
I'm wondering if there are certain situations where the (rounding) error does not apply
包括some_double_y = some_double_x * 1.0和some_double_y = some_double_x + 0.0的候选者可能永远不会产生舍入错误。
然而，即使是那些由于编译器而令人怀疑的人，也可以考虑FLT_EVAL_METHOD == 2来以更高的精度评估double，其中"将所有操作和常量评估为long double类型的范围和精度"。 在这种情况下，中间some_double_x可能以long double的形式出现，与0.0或1.0的明显double值不同。
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我不确定我是否遵循"中间some_double_x可能以与0.0或1.0的视在double值不同的long double形式存在"的身份输入Im。如果some_double_x是一个double变量，我理解这意味着可以将其强制转换为长整数，将其加零/乘以1(应该是no-op，对吗？)，然后强制转换为double。您是说以较高的精度进行铸造并返回会导致舍入误差吗？
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@Jaan这不是强制转换也不是四舍五入的问题。使用double x = some_small_double(); if (x 1.0e300) ...可能会也可能不会使用if()路径。使用double数学计算出的x 1.0e300当然是+/- 0.0。使用long double数学计算的x 1.0e300(即使操作数都是double)也可以是非零数字。
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@Jaan"加零/乘以1(应该是no-op，对吧？)"->并非总是如此。 -0.0与加零不同。 -0.0 + 0.0通常具有+0.0的总和。有时，这种差异很重要。我认为*1通常是不操作的，但是如果不操作，为什么要编码呢？
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好的，谢谢您的澄清。我使用"强制转换"将浮点数转换为另一种浮点类型，尽管在这种情况下，语言并不需要它，但我不知道正确的术语是什么。您的帖子似乎说some_double_y = some_double_x * 1.0和some_double_y = some_double_x + 0.0有时不是空操作，因为编译器以更高的精度评估double，我想知道怎么回事。但是现在我知道事实并非如此。