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<p>来自MATLAB的python新手。在</p>
<p>我用的是一个震级函数的双曲正切截断。
我在将<code>0.5 * math.tanh(r/rE-r0) + 0.5</code>函数应用于范围值<code>r = np.arange(0.1,100.01,0.01)</code>的数组时遇到了问题。我在接近0的一侧得到了函数的几个<code>0.0</code>值,当我执行对数时,这些值会导致域问题:</p>
<pre><code>P1 = [ (0.5*m.tanh(x / rE + r0 ) + 0.5) for x in r] # truncation function
</code></pre>
<p>我使用以下方法:</p>
^{pr2}$
<p>这对我现在所做的已经足够了,但有点像创可贴。在</p>
<p>根据数学明确性的要求:</p>
<p>在天文学中,震级的工作原理大致如下:</p>
<pre><code>mu = -2.5log(flux) + mzp # apparent magnitude
</code></pre>
<p>式中,mzp是每秒看到1个光子的大小。因此,较大的通量等于较小(或更负)的表观震级。我正在为使用多个组件函数的源创建模型。例如,两个具有不同sersic索引的sersic函数,其内部组件上有一个<code>P1</code>外部截断,外部组件上有一个<code>1-P1</code>内部截断。这样,当向每个分量添加截断函数时,由radius定义的大小将变得非常大,因为当<code>P1</code>渐近接近零时,mu1-2.5*log(<code>P1</code>)会变得非常小。在</p>
<p>TLDR:我想知道的是,是否有一种方法可以保存精度不足以与零区分的浮点(特别是在渐近接近零的函数的结果中)。这一点很重要,因为当取这些数的对数时,结果是一个域错误。在</p>
<p>非对数P1中的输出开始读取零之前的最后一个数字是<code>5.551115123125783e-17</code>,这是一个常见的浮点算术舍入错误结果,其中所需的结果应为零。在</p>
<p>如有任何意见,我们将不胜感激。在</p>
<p>在@用户:丹
不把我的整个剧本放进去:</p>
<pre><code>xc1,yc1 = 103.5150,102.5461;
Ee1 = 23.6781;
re1 = 10.0728*0.187;
n1 = 4.0234;
# radial brightness profile (magnitudes -- really surface brightness but fine in ex.)
mu1 = [ Ee1 + 2.5/m.log(10)*bn(n1)*((x/re1)**(1.0/n1) - 1) for x in r];
# outer truncation
rb1 = 8.0121
drs1 = 11.4792
P1 = [ (0.5*m.tanh( (2.0 - B(rb1,drs1) ) * x / rb1 + B(rb1,drs1) ) + 0.5) for x in r]
P1 = [ -2.5*m.log10(x) if x!=0.0 else np.inf for x in P1 ] # band-aid for problem
mu1t = [x+y for x,y in zip(P1,mu1)] # m1 truncated by P1
</code></pre>
<p>式中,bn(n1)=7.72,B(rb1,drs1)=2.65-4.98*(r_b1/(-drs1))</p>
<p>mu1是要截断的分量的幅度分布。P1是截断函数。P1的许多最终条目都是零,这是由于浮点精度的原因,浮点与零没有区别。在</p>
<p>了解问题的简单方法:</p>
<pre><code>>>> r = np.arange(0,101,1)
>>> P1 = [0.5*m.tanh(-x)+0.5 for x in r]
>>> P1
[0.5, 0.11920292202211757, 0.01798620996209155, 0.002472623156634768, 0.000335350130466483, 4.539786870244589e-05, 6.144174602207286e-06, 8.315280276560699e-07, 1.1253516207787584e-07, 1.5229979499764568e-08, 2.0611536366565986e-09, 2.789468100949932e-10, 3.775135759553905e-11, 5.109079825871277e-12, 6.914468997365475e-13, 9.35918009759007e-14, 1.2656542480726785e-14, 1.7208456881689926e-15, 2.220446049250313e-16, 5.551115123125783e-17, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
</code></pre>
<p>还要注意零之前的浮动。在</p>