Float vs Double : quand la précision est-elle importante dans la programmation ?

Comprendre la distinction entre Float et Double

Lorsque vous plongez dans le domaine de la programmation, vous pouvez rencontrer deux types de données distincts couramment utilisés pour représenter nombres à virgule flottante : float et double. À première vue, ils semblent interchangeables, donnant des résultats identiques. Cependant, un examen plus approfondi révèle une différence significative en termes de précision.

Double Précision : Doublez la Précision

Comme son nom l'indique, un double possède deux fois la précision d'un flotteur. . Cette différence se traduit par un nombre plus élevé de chiffres décimaux retenus lors des calculs. Plus précisément, un double fournit 15 chiffres décimaux de précision, tandis qu'un flottant n'en offre que 7.

Implications de la perte de précision

La précision réduite des flottants peut entraîner une plus grande troncature les erreurs s’accumulent sur plusieurs calculs. Prenons l'exemple suivant :

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

En revanche, en utilisant un double :

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

Comme vous pouvez le constater, le double préserve une plus grande précision, ce qui donne une somme plus précise.

Plage et limites

Une autre différence significative réside dans la valeur maximale que chaque type de données peut représenter. Un float a une valeur maximale d'environ 3e38, tandis qu'un double peut gérer des valeurs allant jusqu'à 1,7e308. Ainsi, l'utilisation de flotteurs augmente la probabilité de rencontrer « l'infini » lorsqu'il s'agit de grands nombres.

Au-delà des flotteurs et des doubles

Dans les situations où même la double précision s'avère insuffisante, le double peut offrir une précision encore plus élevée. Cependant, il est crucial de noter que tous les types à virgule flottante présentent des erreurs d’arrondi. Pour les applications exigeant une précision extrême (telles que les calculs financiers), il est conseillé d'utiliser des types de données entiers ou des classes de fractions spécialisées.

Problèmes de sommation

Lors de l'accumulation de nombreux flottants- numéros de points, évitez d’utiliser l’opérateur = car cela peut conduire à une accumulation rapide d’erreurs. Envisagez plutôt d'utiliser fsum (en Python) ou d'implémenter l'algorithme de sommation de Kahan pour atténuer cet effet.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!