Articles sur floating-point arithmetic

Les tests différentiels traditionnels assimilent les différences de résultats entre moteurs à des bugs, mais l'agrégation en virgule flottante ne satisfait pas à la loi associative, ce qui entraîne de fréquents faux positifs. Cette étude utilise des valeurs rationnelles exactes comme référence et propose une classification sensible aux conditions, qui distingue les différences comme étant précises, limitées ou incertaines, et son jugement est basé sur les caractéristiques algorithmiques de la requête vers le moteur. Cela signifie que la fiabilité des tests différentiels ne repose plus sur des seuils empiriques, mais sur la caractérisation mathématique des lois de propagation des erreurs de l'algorithme.