В стандартной библиотеке математических функций C++ (унаследованной от C) имеется функция hypot(x, y), возвращающая евклидову длину вектора (x, y).

Зачем особая функция, если можно просто определить «в лоб»?

inline float hypot_v1(float x, float y)
{
  return std::sqrt(x * x + y * y);
}

(Здесь я использую float и только float по причине, о которой будет сказано ниже.)

Причин может быть несколько:

1. Гарантировать отсутствие переполнения (из-за возведения в квадрат большого числа или сложения больших чисел) в случае, когда конечный результат (длина) представим.
2. Гарантировать отсутствие влияния исчезновения (из-за возведения в квадрат слишком маленького числа) на результат. В частности, в случае, когда один из аргументов x, y есть нуль, а другой — число, hypot(x, y) должен возвращать модуль другого аргумента, даже если это субнормальное число.
3. Обеспечивать погрешность лучше 1 ULP.

Легко показать, что hypot_v1 не удовлетворяет всем этим пунктам. Экспериментально установлено, что погрешность hypot_v1 на основной части диапазона, где не возникает ситуация вредоносного переполнения или исчезновения составляет 1 ULP (проверка для y из набора { 0.f, 1e-40f, 1e-30f, 1e-20f, 1e-15f, 1e-6f, 1e-2f, 1.f, 1e+2f, 1e+6f, 1e+15f, 1e+20f, 1e+30f } и для всех возможных значений x).

В активе hypot_v1 сравнительно большая скорость вычисления (у меня получилось, что она примерно в 10 раз быстрее, чем стандартная hypot на g++ -O3).

Можно ли получить какой-то иной компромисс в плане скорости и качества? В Википедии можно наблюдать следующий вариант (на момент написания). Ниже дан исправленный код:

inline float hypot_v2(float x, float y)
{
  x = std::fabs(x);
  y = std::fabs(y);

  const float
    min_ = x < y? x: y,
    max_ = x < y? y: x;

  if (max_ == 0.f || std::isinf(max_))
    return max_;

  const float q = min_ / max_;
  return max_ * std::sqrt(1.f + q*q);
}

Хорош ли этот код? Он страхует нас от патологического переполнения и исчезновения. Что можно сказать о его скорости? В моём эксперименте получилось, что hypot_v2 примерно вдвое медленнее hypot_v1, что можно считать приемлемым. Что можно сказать о погрешности? Экспериментально получено максимальное значение 2 ULP.

В стремлении убрать операции, вносящие погрешность, я написал иной вариант, использующий вынесение степеней двойки:

inline float hypot_v2a(float x, float y)
{
  x = std::fabs(x);
  y = std::fabs(y);

  if (x == 0.f)
    return y;
  if (y == 0.f)
    return x;

  float
    min_ = x < y? x: y,
    max_ = x < y? y: x;

  int min_e, max_e;
  min_ = std::frexp(min_, &min_e);
  max_ = std::frexp(max_, &max_e);

  min_ *= min_;
  max_ *= max_;

  return std::ldexp(
    std::sqrt(std::ldexp(min_, 2*(min_e - max_e)) + max_),
    max_e);
}

Этот вариант действительно обеспечивает погрешность <= 1 ULP (экспериментально). К сожалению, этот код в моём случае работал втрое медленнее стандартной hypot. (Что может говорить о потенциально низком быстродействии кода предложенного мной для перемножения массивов чисел.)

Теперь следует прояснить вопрос об экспериментальном вычислении погрешности. Так как используются числа float (IEEE-754 binary32, 23 двоичных разряда после запятой), и доступны числа double (IEEE-754 binary64, 52 двоичных разряда после запятой), то нетрудно организовать вычисление ближайшего к истинной величине значения в формате float, попросту выполнив вычисление с точностью double и округлив затем результат до float:

inline float hypot_v3(float x, float y)
{
  const double x_ = x, y_ = y;
  return (float)std::sqrt(x_ * x_ + y_ * y_);
}

Кстати, этот вариант также не страдает от переполнения и исчезновения и вычисляется лишь вдвое медленнее hypot_v1, обеспечивая погрешность <= 0.5 ULP. Он плох тем, что не масштабируется на double (хотя можно задействовать софтовое вычисление с точностью IEEE-754 binary128, заплатив за это резким падением производительности), зато очень удобен для определения качества других вариантов, включая стандартную hypot.

В случае g++ результат hypot везде совпал с результатом hypot_v3 (т.е. точность <= 0.5 ULP стандартной hypot обеспечена). Интересно, что для её вычисления используется древний (1993г.) код от Sun Microsystems, довольно зубодробительного вида.

В принципе, альтернативой hypot и hypot_v1 может стать их гибрид, использующий hypot_v1 там, где она работает хорошо (с погрешностью 1 ULP), а в остальных случаях (предположительно, редких) вызывающий hypot:

inline float hypot_v4(float x, float y)
{
  x = std::fabs(x);
  y = std::fabs(y);

  if (1e-19f <= x && x <= 1e+19f &&
      1e-19f <= y && y <= 1e+19f)
    return std::sqrt(x*x + y*y);

  return std::hypot(x, y);
}

Такой код способен работать со скоростью, в среднем близкой к скорости hypot_v1.