Haskell Matrix eşitliği başarısız oluyor

Question

Bazı kuantum dönüşüm matrislerini uygulamak için Haskell'i kullanıyorum. Bir kare matrisin, ters ve bitişik matrisler oluşturarak ve her ikisini de test ederek üniter olup olmadığını test etmek için tasarlanmış bir işlevim var. sarma iki değer test için kullanılan basit bir işlevi olan işlevi aşağıda gösterilmiştir

, ters döndü. matrisler aşağıda gösterilen alma sırasında Doğru dönen sorunsuz çalışıyor bazı basit bir test matrisleri için

isUnitary :: [[Copmlex Double]] -> Bool 
isUnitary lists = let mat = fromLists lists --Create matrix from lists 
         conjugateTranspose = fmap conjugate $ Data.Matrix.transpose mat --Conjugate Transpose Matrix 
         inverseMat = debug("ConjugateTranspose: \n" ++ show conjugateTranspose ++ "\n") 
            wrap $ inverse mat --The inverse matrix 
         in if (conjugateTranspose) == inverseMat then debug("InverseMat: \n" ++ show inverseMat ++ "\n") 
                     True 
         else debug("InverseMat: \n" ++ show inverseMat ++ "\n") 
           False 

:

ConjugateTranspose: 
( 1.0 :+ (-0.0)     0.0 :+ (-0.0)) 
( 0.0 :+ (-0.0)     (-1.0) :+ (-0.0)) 

InverseMat: 
( 1.0 :+ 0.0      0.0 :+ 0.0) 
( 0.0 :+ (-0.0)     (-1.0) :+ (-0.0)) 

Sorunum A. Edison ((kullanarak inşa matrisi dönüşümü için işlev false döndürür olmasıdır 1/sqrt (2): + 0) ve ((-1/sqrt (2)): + 0))

başarısız matrislerin ikinci çift eşitlik testi neden olabilir ne

ConjugateTranspose: 
( 0.7071067811865475 :+ (-0.0) 0.7071067811865475 :+ (-0.0)) 
( 0.7071067811865475 :+ (-0.0) (-0.7071067811865475) :+ (-0.0)) 

InverseMat: 
( 0.7071067811865476 :+ 0.0  0.7071067811865476 :+ 0.0) 
( 0.7071067811865476 :+ 0.0  (-0.7071067811865476) :+ (-0.0)) 

? Koddaki karmaşık sayıları sunmam için daha doğru bir yol var mı?

Answer 1

Double kayan nokta sayıları edilir ve kayan noktalı sayılar doğal olarak yanlıştır. ==, "yeterince yakın" eşitlik kontrolü isteyebileceğiniz tam bir eşitlik kontrolü gerçekleştirecektir.

Alternatif olarak, sınırsız hassas bir ya da 1) hassas sabit olduğu farklı bir sayısal tipi (gibi, ya da 2) sınırsız bellek kullanımı kullanabilir. scientific, fixed gibi iyi bir seçimdir.