Wie können wir Gleitkommafehler behandeln und beheben?
Gleitkommafehler und ihre Auflösung verstehen
Gleitkommaarithmetik stellt aufgrund ihrer Näherungsbeschaffenheit einzigartige Herausforderungen dar. Um diese Fehler effektiv zu beheben, müssen wir ihre Grundursache untersuchen.
In Python verwenden Gleitkommaberechnungen die binäre Darstellung, was zu Ungenauigkeiten führt. Wie im Codeausschnitt gezeigt, sind Versuche, Quadratwurzeln zu approximieren, aufgrund dieser Näherung etwas daneben. Zum Beispiel:
<code class="python">def sqrt(num): root = 0.0 while root * root < num: root += 0.01 return root print(sqrt(4)) # Output: 2.0000000000000013 print(sqrt(9)) # Output: 3.00999999999998</code>
Um diese Fehler besser zu verstehen, betrachten Sie die genaue Dezimaldarstellung von 0,01 mit dem Dezimalmodul:
<code class="python">from decimal import Decimal print(Decimal(.01)) # Output: Decimal('0.01000000000000000020816681711721685132943093776702880859375')</code>
Diese Zeichenfolge zeigt, dass der tatsächlich hinzugefügte Wert geringfügig ist größer als 1/100. Daher führt die Gleitkommadarstellung von Dezimalwerten zu diesen geringfügigen Variationen.
Um diese Fehler zu mildern, gibt es mehrere Ansätze:
- Dezimalmodul: Verwendung von Das Dezimalmodul stellt sicher, dass Operationen exakt ausgeführt werden und Rundungsfehler vermieden werden. In der modifizierten Funktion unten verwenden wir diesen Ansatz:
<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 print(sqrt(4)) # Output: Decimal('2.00') print(sqrt(9)) # Output: Decimal('3.00')</code>
- Kontrollierbare Inkremente: Anstatt direkt 0,01 hinzuzufügen, empfiehlt es sich, Werte hinzuzufügen, die genau darstellbar sind als binäre Gleitkommazahlen, z. B. I/2**J. Durch die Verwendung von 0,125 (1/8) oder 0,0625 (1/16) als Inkremente werden Näherungsfehler vermieden.
Durch die Kombination dieser Methoden und die Nutzung von Techniken wie der Newton-Methode können Sie hochpräzise Gleitkommazahlen erzielen. Punktberechnungen, erweitern Ihr Verständnis der numerischen Analyse und effektiven Umgang mit Gleitkomma-Arithmetik.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
