為什麼我的C＃浮點比較不准確？

理解C＃浮點算術中的不准確性

在許多編程任務中，精度至關重要。 但是，C＃的浮點數（浮子和雙打）由於固有的局限性而產生看似不准確的結果。讓我們探討為什麼。

考慮此C＃代碼段：

從邏輯上講，

<code class="language-csharp">float f1 = 0.09f * 100f;
float f2 = 0.09f * 99.999999f;

Console.WriteLine(f1 > f2); // Outputs: False</code>

應該大於f1。 意外的f2結果源於浮點數如何存儲在計算機中。 False浮點數使用有限數量的位來近似實數。 例如，雙打具有52位的曼蒂薩（Mantissa）精確度。 問題在於，許多十進制數字，例如0.09，無法使用有限的二進製表示。 它們被存儲為近似值。

示例中的乘法操作引入舍入錯誤。

>和

的近似值變得如此接近，以至於差異低於

>數據類型的精度，導致了不正確的比較。 f1> f2float>提高精度的解決方案：

> 為了減輕這些不准確性，請考慮以下方法：

>>>使用

>數據類型：

>

>類型的精度明顯更高，使其非常適合經濟計算和要求確切十進製表示的情況。 >>>>>>>>>

• epsilon比較：decimal而不是直接比較，使用公差值（Epsilon）檢查兩個浮點數之間的差異是否在可接受的範圍內。 decimal

理解浮點算術：熟悉浮點表示和算術的細微差別。 諸如“每個計算機科學家對浮點算術的了解”之類的資源為避免常見的陷阱提供了寶貴的見解。

通過了解這些限制並採用適當的技術，您可以在涉及浮點計算的C＃程序中確保更準確的結果。

。

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