계산의 정확성을 유지하면서 부동 소수점 오류를 극복하는 방법은 무엇입니까?

정확성을 유지하면서 부동 소수점 오류를 처리하는 방법

부동 소수점 연산 작업 시 대략적인 특성으로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 그 표현. 이는 높은 계산 정확도를 목표로 할 때 문제가 될 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 한 가지 접근 방식은 부동 소수점 표현의 한계를 이해하는 것입니다. Python에서 사용되는 이진 부동 소수점("이중 정밀도")은 일반적으로 근사치를 사용하여 소수 값을 나타냅니다. 이는 0.01과 같은 작은 값을 추가하는 것은 정확하지 않으며 제공된 예에서와 같이 예기치 않은 오류가 발생할 수 있음을 의미합니다.

<code class="python">def sqrt(num):
    root = 0.0
    while root * root < num:
        root += 0.01
    return root</code>

이러한 오류를 방지하려면 Python의 10진수 모듈을 활용할 수 있습니다. Decimal 유형을 사용하면 정확한 소수 연산이 가능하므로 0.01과 같은 값이 정확하게 표시됩니다. Decimal 유형을 사용하도록 sqrt 함수를 수정하면 반올림 오류를 제거할 수 있습니다.

<code class="python">from decimal import Decimal as D

def sqrt(num):
    root = D(0)
    while root * root < num:
        root += D("0.01")
    return root</code>

또는 부동 소수점을 사용하는 것이 선호되는 경우 이진 부동 소수점으로 정확하게 표현할 수 있는 값을 사용하여 계산을 증가시킬 수 있습니다. 여기에는 0.125(1/8) 또는 0.0625(1/16)과 같은 I/2**J 형식의 값을 사용하는 것이 포함됩니다.

게다가 뉴턴의 제곱근 계산 방법을 사용하면 다음과 같은 경우 정확도를 높일 수도 있습니다. 부동소수점 연산을 다루고 있습니다.

위 내용은 계산의 정확성을 유지하면서 부동 소수점 오류를 극복하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!