Float vs. Double: Wann kommt es beim Programmieren auf Präzision an?

Den Unterschied zwischen Float und Double verstehen

Wenn Sie in den Bereich der Programmierung eintauchen, stoßen Sie möglicherweise auf zwei unterschiedliche Datentypen, die üblicherweise zur Darstellung verwendet werden Gleitkommazahlen: Float und Double. Auf den ersten Blick erscheinen sie austauschbar und liefern identische Ergebnisse. Bei näherer Betrachtung zeigt sich jedoch ein erheblicher Unterschied in der Präzision.

Doppelte Präzision: Doppelte Genauigkeit

Wie der Name schon sagt, besitzt ein Double die doppelte Präzision wie ein Float . Dieser Unterschied führt zu einer höheren Anzahl an Dezimalstellen, die bei den Berechnungen beibehalten werden. Insbesondere bietet ein Double eine Genauigkeit von 15 Dezimalstellen, während ein Float nur 7 bietet.

Auswirkungen des Präzisionsverlusts

Die verringerte Genauigkeit von Floats kann zu einer stärkeren Kürzung führen Fehler, die sich über mehrere Berechnungen anhäufen. Betrachten Sie das folgende Beispiel:

a = 1.f / 81  # f suffix denotes a float
b = 0
for i in range(729):
    b += a
print(f"{b:.7g}")  # prints 9.000023

Im Gegensatz dazu gilt bei Verwendung eines Doubles:

a = 1.0 / 81  # no suffix denotes a double
b = 0
for i in range(729):
    b += a
print(f"{b:.15g}")  # prints 8.99999999999996

Wie Sie beobachten können, behält das Double eine höhere Präzision bei, was zu einer genaueren Summe führt.

Bereich und Grenzen

Ein weiterer wesentlicher Unterschied liegt im Maximalwert, den jeder Datentyp darstellen kann. Ein Float hat einen Maximalwert von etwa 3e38, während ein Double Werte bis zu 1,7e308 verarbeiten kann. Daher erhöht die Verwendung von Floats die Wahrscheinlichkeit, beim Umgang mit großen Zahlen auf „unendlich“ zu stoßen.

Jenseits von Floats und Doubles

In Situationen, in denen sich selbst doppelte Genauigkeit als unzureichend erweist, wird long double kann eine noch höhere Genauigkeit bieten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass alle Gleitkommatypen Rundungsfehler aufweisen. Für Anwendungen, die höchste Präzision erfordern (z. B. Finanzberechnungen), ist es ratsam, ganzzahlige Datentypen oder spezielle Bruchklassen zu verwenden.

Summationsbedenken

Bei der Akkumulation zahlreicher Gleitkomma- Vermeiden Sie bei Punktzahlen die Verwendung des =-Operators, da dies zu einer schnellen Anhäufung von Fehlern führen kann. Erwägen Sie stattdessen die Verwendung von fsum (in Python) oder die Implementierung des Kahan-Summationsalgorithmus, um diesen Effekt abzuschwächen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFloat vs. Double: Wann kommt es beim Programmieren auf Präzision an?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!