3 回答
TA贡献1860条经验 获得超9个赞
为了获得正确的结果,请不要将精度设置为大于此数字类型可用的精度:
#include <iostream>
#include <limits>
int main()
{
double a = 0.3;
std::cout.precision(std::numeric_limits<double>::digits10);
std::cout << a << std::endl;
double b = 0;
for (char i = 1; i <= 50; i++) {
b = b + a;
};
std::cout.precision(std::numeric_limits<double>::digits10);
std::cout << b << std::endl;
}
尽管如果该循环运行5000次迭代而不是50次迭代,则即使使用这种方法,也会显示累积的错误-这就是浮点数的工作方式。
TA贡献1995条经验 获得超2个赞
为什么是这样?
因为浮点数以二进制形式存储,所以0.3表示0.01001100110011001 ...重复,就像1/3表示0.333333 ...重复十进制。当您编写时0.3
,您实际上得到0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875(无穷大的二进制表示形式四舍五入为53个有效数字)。
请记住,对于设计了浮点的应用程序,可以精确地表示0.3并不是问题。浮点设计用于:
物理测量,通常只能测量到4 sig图,而从不超过15。
对数和三角函数之类的先验函数无论如何都只是近似的。
与其他错误源相比,二进制十进制转换与之无关。
现在,如果您要编写财务软件,那么$ 0.30 恰好是 $ 0.30,那就不一样了。有针对这种情况设计的十进制算术类。
以及在这种情况下如何获得正确的结果?
将精度限制为15个有效数字通常足以隐藏“噪声”数字。除非您确实需要确切的答案,否则通常这是最好的方法。
TA贡献1757条经验 获得超8个赞
计算机以二进制而不是十进制存储浮点数。
许多在十进制中看起来很普通的数字,例如0.3,都没有二进制形式的有限长度的精确表示。
因此,编译器会选择具有精确二进制表示形式的最接近的数字,就像您为编写0.33333的一样1⁄3。
如果添加许多浮点数,这些微小的差异加起来,就会得到意想不到的结果。
- 3 回答
- 0 关注
- 741 浏览
添加回答
举报