注意：这个问题与 Matlab 或任何其他环境没有严格的关系（尽管我希望你参考我的 Matlab 代码）。

我在这样产生的数组之间和n = 10000中等间距的元素（在Matlab中）：-pipi

n = 10000;    
x = linspace(-pi, pi, n);

然后我创建第二个数组x_r，它基本上包含x四舍五入到小数点后第三位的元素：

x_r = chop(x, 3);

然后，我计算sin所有元素的x并调用结果数组y。我对x_r.

y = sin(x);
y_r = sin(x_r);

现在，我尝试将 的所有元素相加y，然后将 的所有元素相加y_r，即：

s = sum(y);
s_r = sum(y_r);

如果我尝试在点后打印s并s_r使用100十进制数字，我会获得这些巨大的数字（可能第一个数字还没有完成）：

s = -0.0000000000003170828901848210175171876477281318270923932134408573801920283585786819458007812500000000
s_r = -0.0000000000001331495677603378169351344695314764976501464843750000000000000000000000000000000000000000

现在，我想找到 和 的平均值y，y_r分别保存在m和中m_r：

m = mean(y);
m_r = mean(y_r);

如果我尝试使用 100 个十进制数字打印，我会得到另外两个巨大的数字m：m_r

m = -0.0000000000000000317082890184820990794524483366356918770088064486473850012160369260527659207582473755
m_r = -0.0000000000000000133149567760337822432508902790402516613129923689416538035157344666004064492881298065

我的问题是（正如这个问题的标题所示）这两个操作中的哪一个对数字消除更健壮，sum或者mean操作？为什么？

我的猜测是，平均操作对数字消除的鲁棒性较差，因为它进行了更多计算，但我不确定，我不知道这是否是一个正确的解释。从结果中，我无法诚实地推断出任何有用的东西。