Operações elementares no IEEE 754

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1. LNCC UFRJ As operações elementares no IEEE Prof. Paulo R. G. Bordoni
2. Flores lindas! Veremos, ao estudar as operações elementares no computador, que os jardins da Análise Numérica possuem ervas daninhas.
3. A operação elementar mais simples é a entrada de dados (input) no computador. Ela é uma fonte de problemas numéricos!
4. A conversão base 10 → base 2 produz ”bízimas” periódicas. Bízimas?
5. O algoritmo para obtenção da representação na base 2 de um número entre 0 e 1, escrito na base 10, pode ser descrito por: Multiplique o número dado sucessivamente por 2 e vá coletando os “vai 0” ou “vai 1”.
6. Nesse exemplo eu mostro como converter 0.3 para a base 2. 0.3 = 0. 0.3 ∗ 2 0.6 0 0.6 ∗ 2 1.2 1 0.2 ∗ 2 0.4 0 0.4 ∗ 2 0.8 0 0.8 ∗ 2 1.6 1 0.6 ∗ 2 1.2 1 1 0 0 . . .
7. Para números racionais, o algoritmo de conversão só termina em um número finito de passos quando o número é uma potência negativa de 2 ou uma soma de potências negativas de 2. Em todos os outros casos, a representação do número racional, na base 2, é uma seqüência periódica – uma “bí”zima periódica
8. Como as representações IEEE 754 possuem apenas uma quantidade finita de bits na fração, precisaremos truncá-los. O que introduzirá um erro na representação IEEE 754 do número!.
9. Se as bízimas forem poucas não haverá muito problema, Mestres! Vou mostrar a você que, infelizmente, serão muitas bízimas. Na verdade a grande maioria!
10. 80% dos números decimais com apenas 1 dígito após a vírgula geram bízimas periódicas na base 2: Surfista! Construa um programa Python que recebe um número entre zero e um, escrito na base 10, com apenas uma casa decimal após a vírgula, e o converta para a base dois. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
11. 0.00 0.01 ... 0.24 0.25 0.26 ... 0.49 0.50 0.51 ... 0.74 0.75 0.76 ... 0.99 Confira que 96% dos números decimais com apenas 2 dígitos após a vírgula geram dízimas periódicas na base 2:
12. Repita isso para números com 3, 4, 5, 6, 7 casas decimais após a vírgula ... Depois dê uma olhada na próxima transparência!
13. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 80% 0.00 0.01 ... 0.24 0.25 0.26 ... 0.49 0.50 0.51 ... 0.74 0.75 0.76 ... 0.99 96% 0.000 0.001 ... 0.124 0.125 0.126 ... 0.499 0.500 0.501 ... 0.874 0.875 0.876 ... 0.999 99.2% 0.0000000 0.0000001 ... 0.xxxxxxx 0.xxxxxxx 0.xxxxxxx ... 0.4999999 0.5000000 0.5000001 ... 0.xxxxxxx 0.xxxxxxx 0.xxxxxxx ... 0.9999999 99.9936% A grande maioria é bízima periódica. No padrão Single: 99,99 %.
14. A consequência poderá ser funesta ao calcularmos valores de funções ... São apenas 274.877, de números corretos do total de 4.294.967.296, no caso dos Single. Não chega a 6 milésimos %.
15. Não minha Loirinha querida! É que no padrão Single, temos 24 = 23 + 1 bits de precisão. O Mestre parou em sete dígitos após a vírgula. Por quê? Sete é algum número mágico Mestra?!
16. É só responder à pergunta: “24 casas binárias correspondem a quantas casas decimais?” Em matemática: qual o valor de k para o qual 10 = 224 ? Resolvendo a equação acima encontramos = 24 ∗ 10 (2) = 24 ∗ 0.301030 = 7.224719 ≅ 7 Continuo não entendendo!
17. Fui buscar por “floating point information”. Veio muita coisa!
18. Bem menos que no Google, Surfista!
19. Pois é, como na Internet, vocês precisarão separar “o joio do trigo”. Eliminei algumas que não tem nada a ver!
20. Não risquei as “Data type ...” porque float é um tipo de dado. Explique porque você deixou as outras, Surfista. Acho importante esclarecer seu critério de busca!
21. Vejam, achamos! Inclusive o “helper” marca em amarelo para ajudar. Vou clicar em finfo.
22. Informações sobre os tipos de ponto flutuante e dois “links” importantes.
23. É mesmo Surfista. Inclusive tem tudo que vimos em “Números reais no computador ou IEEE 754”
24. Maravilha, mas não entendi direito como usar essa finfo.
25. O Surfista tem razão, Mestre. Dê uma mãozinha, pois o “help” não está muito claro! É só instanciar o parâmetro dtype com o tipo que desejamos obter as informações. Por exemplo: dtype = numpy.float32.
26. Vejam meu programinha:
27. O resultado: Inclusive notem que o tipo float16 é quase igual ao do Toy System.
28. Façam um programa que calcula a ULP(x) para x dado. Como exercício, procurem as informações nos “links” indicados como importantes pelo Surfista: MachAr e iinfo.
29. O Eps já sabemos onde obter. Só falta descobrir como calcular exp(). Essa é fácil, = ∗ 2exp().
30. Dei uma busca em “Floating point routines”. Como o resultado é quase igual à nossa busca anterior, já eliminei as 3 primeiras.
31. A “Data type routines” também risco – foi a anterior. As duas seguintes não tem nada a ver. Vamos tentar “Mathematical functions”.
32. Acho que já achamos, Surfista! Veja onde marquei.
33. Isso mesmo Loirinha, ela recebe e retorna a () e () na base 2, que usaremos para calcular (). Vou lá ver!
34. Os detalhes dela!
35. Nosso programa, Mestre. Caprichamos! Inclusive recalculamos o valor de x para conferir!
36. Executamos para diversos valores e tipos de x.
37. Será sempre assim, Surfista? O valor recuperado de x será sempre o mesmo? Boa pergunta, coleguinha! Experimentem, com valores extremos. Tanto grandes como pequenos!
38. ATENÇÃO: os sistemas IEEE 754 de ponto flutuante NÃO foram criados para aproximar números reais no computador.
39. Nossa análise até agora mostrou que: Mais de 99,99% dos números ∗ = () do padrão IEEE, Single ou Double apresentam: • Erro absoluto limitado pela (). • Erro relativo limitado pelo “épsilon da máquina”, Eps.
40. = − ∗ < = − ∗ < Insistindo no aspecto fundamental: ∈ ℝ mas ∗ = ∈ ℚ, com: Mas você está focando apenas no aspecto estático das coisas. E a dinâmica dos processos?
41. De fato Professora, a principal razão de existência dos números reside na possibilidade de computar com eles. “C’est la raison d’être” dos computadores. Como se comportarão as operações algébricas perante tais erros?
42. Mestres, Existem conhecimentos subjacentes ao entrelaçamento operações algébricas ↔ IEEE 754 que precisam ser aprofundados. Sim Filósofo, precisaremos entender o comportamento das operações algébricas no seio da IEEE 754.
43. As operações algébricas são funções definidas para números reais. A adição recebe um par de números reais e devolve um número real. Isto também vale para os racionais e os complexos. + Adição z = x + y ℝ (x,y) y x ℝ ℝ
44. ∗ Multiplicação (x,y) y x ℝ ℝ z = x ∗ y ℝ O mesmo vale para a multiplicação em ℚ, ℝ e ℂ.
45. Vocês já devem ter ouvido falar que ℚ, ℝ e ℂ com as operações de adição + e multiplicação ∙ constituem estruturas algébricas com propriedades os tornam um corpo. Em outras palavras, são grupos abelianos para a adição e a multiplicação (tirando o 0) e que satisfazem também a distributividade da multiplicação sobre a adição.
46. Só para recordar, um grupo abeliano é um conjunto com uma operação ∘∶ × → satisfazendo as propriedades básicas: 1. Comutativa: ∘ = ∘ , , ∈ . 2. Associativa: ( ∘ ) ∘ = ∘ ( ∘ ), , , ∈ . 3. Existe um elemento, ∈ , nominado identidade, para o qual ∘ = 4. Cada ∈ possui seu inverso −1, solução de ∘ −1 = .
47. Quando a operação é a adição, a identidade é o zero, 0. Quando é a multiplicação a identidade é o 1. Na multiplicação de matrizes é a matriz identidade I. Na composição de funções, é a função identidade, : → .
48. Além disso ℚ e ℝ são corpos ordenados. Isto é, para quaisquer , , ∈ ℚ, ℝ valem as afirmações: • > ⟹ + > + • > 0 > 0 ⟹ > 0 Aliás, não existe uma relação de ordem natural em ℂ. Não há como dizer que um número complexo é maior que outro.
49. Observem que para obter o oposto, −, e o inverso, 1/, de ∈ ℝ temos que resolver os problemas inversos: • Qual ∈ ℝ satisfaz a equação + = 0. • Qual ∈ ℝ satisfaz a equação ∗ = 1 São as operações de subtração e divisão (− e /) que fornecem a solução para esses problemas.
50. Assim, operacionalmente, não basta falar em adição e multiplicação. Precisaremos das quatro operações elementares +, −, ∗ e /. E, também da igualdade =, ≠ , das operações lógicas ( ∧,∨, →, ↔ ) e da relação de ordem >, ≥ .
51. É por esse motivo operacional que os computadores possuem uma unidade de aritmética e lógica na qual essas operações foram implementadas de acordo com os padrões do IEEE 754. Eu nunca tinha me detido em pensar nessas questões, Filósofo!
52. As linguagens C e Fortran padrão usam a unidade de aritmética e lógica. Linguagens como Python, Java e as .net trabalham com máquinas virtuais que obedecem o padrão IEEE 754 em suas implementações. Assim, todas as operações lógicas, comparações e as operações elementares +, −, ∗ , / e já satisfazem o padrão IEEE 754.
53. Mas será que, operacionalmente, a aritmética do IEEE 754 manterá as propriedades de corpo? Não será possível! Mas essa tua pergunta, desencadeará uma série de outras perguntas.
54. Este exemplo simples, com o Toy System, que obedece o IEEE 754, confirma que a adição não é fechada. Vejam, a soma de = 0.125 e = 1.0, ambos números do Toy, é + = 1.125, que não está no Toy System. +
55. Bem Loirinha, o passo seguinte é obrigar “a ovelha desgarrada” retornar ao lar. Mas e aí, o que eu faço com o resultado? +
56. Em outras palavras, precisamos transformar o resultado num número do tipo IEEE 754. Sim, e esse “modus operandi” se aplica a todos os tipos float do IEEE 754.
57. Não Loirinha, quando somamos dois números, o computador (o IEEE 754) já dá o resultado diretamente! Mas, depois de calcular + , eu sempre vou ter que aproximar o resultado, isto é calcular ( + ) ?
58. IEEE 754 Operações com IEEE 754 ℚ IEEE 754 IEEE 754 A imagem a gravar é esta, para todas as operações elementares e a . ∘ = +,∗, −,/, ∗ = ( ∘ ) = ∘ ∘ (, ) ° *
59. Notem que essa é uma forma de preservar “minimamente“ a propriedade do fechamento: Forçar que a soma (ou −, ∗, ÷, ) de dois floats seja um float. “Minimamente” porque o resultado é aproximado!
60. A forma encontrada para preservar “minimamente” a propriedade do fechamento é garantir que o resultado satisfaça o Teorema fundamental da representação de ponto flutuante IEEE 754/2008.
61. Se , ∈ ℝ e , e ∘ estão na faixa normal de um dos sistemas IEEE 754, então ∘ = ( ∘ )(1 + ) para algum satisfazendo < . Substitua ∘ por +, −, ∗, / ou .
62. • Erro relativo: Τ ∘ − ∘ | ∘ | < , ∘ ≠ 0 • Erro absoluto: ∘ − ∘ < ( ∘ ) Em outras palavras, são observadas as limitações para o erro:
63. Ainda assim, perdemos a propriedade do fechamento. Claro, pois como os números do IEEE 754 estão limitados à faixa −, + , basta somar dois números grandes para cair fora dessa faixa.
64. Esta outra perda não será tão problemática pois os sistemas IEEE 754 nos informarão com mensagens do tipo NaN (Not A Number). Portanto, para nossos programas não travarem, temos que incluir rotinas para tratamento desses tipos de exceção.
65. Mestres, os sistemas IEEE de ponto flutuante são constituídos apenas por números racionais. Para eles não vale a propriedade de existência do supremo! Exatamente, Surfista. Esta é a maior perda. Ela é terrível!
66. Mas, então como faremos as coisas de Cálculo no computador? A palavra chave é engenhosidade Loirinha, criatividade e conhecimento.
67. Torno a lembrar: a definição de Trefethen enfatiza resolver problemas da matemática do contínuo.
68. Loirinha, o Mestre repete toda hora “matemática do contínuo”, “matemát...” Estou perdendo a paciência! Pois é! Ele repete tanto que a continuidade dos reais passou a ser um problema existencial.
69. Não minha filha, continuidade tem a ver com a prática. Com proximidade, com medir distâncias. Com trenas, réguas, paquímetros, telescópios, microscópios, ...
70. Este paquímetro é limitado à vigésimos de centímetro. Vejam o 1/20 na escala. Ele não funciona para qualquer precisão!
71. Na definição de supremo que já vimos, temos: ∀ > 0 e não ∀ ≥ 1/20. O controle não funciona para 0 < < 1/20. Em outras palavras mensuração da proximidade é limitada a vigésimos de centímetro. Seja mais claro, Cabelos de Fogo! controle
72. O mesmo acontece com microscópios, lunetas e telescópios! São instrumentos analógicos limitados por sua precisão, são “quase contínuos”. Eu diria: Esse paquímetro funciona de forma contínua para medir coisas maiores que sua precisão de 1/20 centímetro.
73. 0.05 0. cm Sim, este paquímetro é cego a partir 0.05 cm. Não consegue distinguir a espessura de dois fios de cabelo! Fios de cabelo Zona de cegueira
74. E o computador é cego a partir do Eps.
75. Volto a repetir o axioma da existência do supremo “Todo subconjunto (≠ ∅) limitado superiormente de ℝ possui um supremo” Ele traduz a ideia intuitiva da continuidade do conjunto ℝ dos números reais.
76. − ∈ s Se um conjunto ⊂ ℝ é limitado ele tem um supremo ∈ ℝ − um número real que “cola” no conjunto : Não importa quão pequena seja a precisão > 0 sempre existirá um número real ∈ satisfazendo − < ≤ . Em outras palavras: não há espaço vazio entre o conjunto e .
77. Surfista busque no site MacTutor History of Mathematics o texto abaixo, de J. J. O'Connor e E. F. Robertson.
78. Pois é, como disse a Loirinha, a reta real do computador é toda furadinha, voltamos à Grécia antiga. O computador é uma máquina defeituosa. Tentaremos remendar (não dá para tapar!) seus furos com Cálculo Numérico!
79. Tchau, até a próxima aula!