Операция -1.0 / 1.0 возвращает 0?

Question

Я пишу программу, которая решает матрицы методом Гаусса-Джордана. Все работает кроме -1.0 / 1.0. При печати матрицы она печатает 0.0, когда оно должно быть -1.0. Кто-нибудь может объяснить, почему это происходит? В приведенном ниже случае матрица [k] [s] равна -1,0, а делитель - двойное значение 1,0.

for(s = 0; s < (n+1); s++){ //Augmented matrix, while s < number of columns

                    if(divisor == 0.0){ //Not dividing by 0.0
                            continue;
                    }

                    matrix[k][s] = matrix[k][s] / divisor;

                    if((matrix[k][s] < TOLERANCE) || (matrix[k][s] < -TOLERANCE)){ //To avoid -0.0 values, TOLERANCE == 1e6
                            matrix[k][s] = 0.0;
                    }

Answer 1

Я предполагаю, что вы хотели это условие:

(matrix[k][s] < TOLERANCE) || (matrix[k][s] < -TOLERANCE)

быть таким:

(matrix[k][s] < TOLERANCE) && (matrix[k][s] > -TOLERANCE)

Другими словами, когда abs(matrix[k][s]) < TOLERANCE

Answer 2

|| должно быть &&?

if (fabs(matrix[k][s]) < TOLERANCE)

Изменить ref Jon's answer;abs(matrix[k][s]) < TOLERANCE является правильным решением ..

Answer 3

if ((matrix[k][s] < TOLERANCE) || (matrix[k][s] < -TOLERANCE))

не делает то, что вы хотите.В частности, если matrix[k][s] равно -1.0, это условие выполняется.Вместо этого вы хотите:

if (fabs(matrix[k][s]) < TOLERANCE)

Answer 4

Я вижу несколько вопросов:

1. Разве этот код не будет устанавливать все от -infinity .. TOLERANCE до 0? Это не может быть тем, что вы хотите.

2. Разве TOLERANCE не должно быть очень маленьким числом?

3. Действительно ли необходимо сравнение с 0.0? На современных процессорах деление на 0 должно производить бесконечность, а не - исключение.

4. Возможно, вы захотите написать деление как matrix[k][s] /= divisor;