<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <font face="Courier New"><br>
      Dear all,<br>
      <br>
      I was comparing the accuracy of FFT and two exact formulas for the
      FFT of a complex exponential and I was first surprised by a
      relative accuracy of only 10^-13 for N = 4096, but on second
      thought it may be related to arithmetic errors due to about
      N*log2(N) sums and products. <br>
      <br>
      But I was much more surprised to detect similar errors between
      different exact formulas. These formulas involve a few instances
      of exponentials so I conjectured that the problem may be related
      to the exponential accuracy. When trying to find some information</font><font
      face="Courier New"> about accuracy</font><font face="Courier New">
      in the documentation I found none. <br>
      <br>
      The only mention in the elementary function set to accuracy
      appears in log1p(), a strange function equal to log(1+x), which is
      seemingly included to fix some accuracy problem of the natural
      logarithm very close to 1. Intuition suggests that near 1 the
      Taylor approximation for log(1+x) should work very well. I guess
      that is what log1p() does, so I wonder why a function such as
      log1p is really necessary. It seems more reasonable to internally
      detect the favorable situation and switch the algorithm to get the
      maximum attainable accuracy. So if one needs an accurate log(1+x)
      function, one would</font><font face="Courier New"> just</font><font
      face="Courier New"> type log(1+x)!<br>
      <br>
      But regardless of this discusion, I think it would very useful
      some hints about accuracy in the help pages of elementary and
      other functions.<br>
      <br>
      For instance, with format(25)<br>
      <br>
      --> exp(10) <br>
      Â ans  =<br>
      Â Â  22026.4657948067<u>1</u>7894971<br>
      <br>
      while the Windows calculator (which is generally accurate to the
      last shown digit) yields<br>
      <br>
      22026.4657948067<u>1</u>6516957900645284<br>
      Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â  <br>
      The underlined digits are the least significant ones common to
      both solutions. Scilab shows up to 25 digits, but only the first
      16 of them are accurate.<br>
      <br>
      Regards, <br>
      <br>
      Federico Miyara<br>
      <br>
    </font>
  </body>
</html>