C＃のフローティングポイント計算が不正確なのはなぜですか？

c＃

での浮動小数点の不正確さを理解します

フローティングポイント算術の固有の不正確さは、しばしば予期しない結果につながります。 このC＃コードスニペットを考えてみましょう：

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        float f1 = 0.09f * 100f;
        float f2 = 0.09f * 99.999999f;

        Console.WriteLine(f1 > f2); // Surprisingly prints "false"
    }
}

出力「false」は直感に反しています。両方の計算が9.0を生成するように見えるためです。この矛盾は、浮動小数点表現の制限から生じます。

IEEE 754標準の浮動小数点数は、限られた数のビットを使用して分数部分を表します。 これは、多くの小数値を正確に保存できないことを意味します。それらは近似されています。 値0.09fおよび計算の結果は近似です。 これらの近似は、しばしば取るに足らないものですが、予期しない比較を引き起こす可能性があります したがって、

平等の浮動小数点数を直接比較することは信頼できません。 代わりに、許容範囲ベースの比較を使用してください：

== このアプローチでは、

と

Console.WriteLine(Math.Abs(f1 - f2) < 0.0001); // A more robust comparison

の絶対差が事前定義されたしきい値（この場合は0.0001）を下回っているかどうかをチェックします。 アプリケーションの必要な精度に基づいてしきい値を調整します 代わりに、

（二重精度の浮動小数点数）を使用すると、f1（単一精度）よりも高い精度が得られ、これらの不正確さの可能性が減ります。 ただし、f2値でさえも、エラーのマージンが少ないにもかかわらず、同様の制限の対象となります。 信頼できるフローティングポイント計算には、精密要件を慎重に検討することが不可欠です。

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