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為什麼浮點運算並不總是產生預期的和?

Susan Sarandon
Susan Sarandon原創
2024-11-12 12:23:01999瀏覽

Why Does Floating-Point Arithmetic Not Always Produce the Expected Sum?

理解浮點算術的怪癖:為什麼總和並不總是正確

在Java 中處理浮點數時,您可能會遇到意想不到的結果,如問題中提出的結果。這種奇怪的行為源自於以二進制浮點格式表示十進制值的限制。

二元浮點表示

與十進制浮點相反,使用 10 的冪,二進制浮點數使用 2 的冪來表示數字。因此,只能準確儲存可以表示為 2 的負冪和(例如 0.5、0.125)的數字。

浮點近似值

當像 0.04 這樣的十進位值無法精確表示時,會使用二進位浮點表示來近似表示。這種近似會導致輕微的不準確,從而導致在對循環中的值求和時觀察到的差異。

捨入和誤差累積

隨著計算的進行,捨入誤差會累積。這解釋了為什麼隨著循環的繼續,偏差變得更加明顯。

實際影響

浮點運算的限制可能會影響各種應用,包括科學計算、財務計算和圖形渲染。因此,了解這些限制並相應地設計程式碼至關重要。

緩解策略

要減輕這些影響,請考慮以下策略:

  • 使用支援更精確浮點計算的函式庫(例如BigDecimal)。
  • 根據應用程式的需要將結果舍入到合理的精確度。
  • 使用不同的資料類型(例如 long ) 用於類似整數的運算。
  • 實作允許細微差異的自訂比較邏輯。

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