double이 정밀도를 잃는 이유와 Java에서 이를 방지하는 방법-java지도 시간-php.cn

double이 정밀도를 잃는 이유와 Java에서 이를 방지하는 방법

Patricia Arquette

풀어 주다： 2025-01-27 18:09:10

원래의

925명이 탐색했습니다.

Java에서 플로팅 포인트 번호를 사용할 때 Double은 때때로 사고 또는 부정확 한 결과를 생성한다는 것을 알 수 있습니다. 이 동작은 특히 금융 응용 프로그램 또는 고전성 시나리오에서 오류를 일으킬 수 있습니다. Why double Loses Precision and How to Avoid It in Java 이 기사에서는이 문제의 근본 원인을 탐색하고 피하는 방법을 설명하고, 실현 가능한 예를 제공하며, 업데이트 된 Java 버전이 더 나은 대안 솔루션을 제공하는지 논의 할 것입니다.

이중은 정확도를 잃어 버리는 이유는 무엇입니까?

1. IEEE 754 플로팅 포인트 번호 표준

Java의 이중 데이터 유형은 IEEE 754 플로팅 -Point 번호 계산 표준을 따릅니다. 다음 방법을 사용하여 이진 형식으로 숫자를 나타냅니다.

1 Digit 기호의 경우 11 자리

인덱스에 사용되는 52 -Bit 점수 (꼬리 번호)에 사용됩니다.

이 이진 명령문은 제한 사항을 도입했습니다

제한된 정확도 : Double은 최대 15-17 비트 10 진수 숫자 만 정확하게 나타낼 수 있습니다.

0.1은 무제한주기 소수점이되어 저장을 위해 차단되어 약간의 부정확성이 도입됩니다.

2. 산술 연산에서의 누적 오류 이중과 관련된 작업은 오류를 축적 할 수 있습니다.
> 반복 첨가/축소 방법은 입력 오류를 증폭시킵니다.

> 곱셈/제거는 잘림으로 인해 정확도를 잃을 수 있습니다.

이 동작은 자바 고유가 아닌 부동 포인트 숫자에 내재되어 있습니다.

실행 가능한 예 : Double

로 인한 정확도의 정확도 이것은 데모 문제의 예입니다.

출력 :

정확도 손실을 피하는 방법 1. 정확한 계산을 위해 BigDecimal을 사용하십시오 Java의 Bigdecimal 클래스는 임의의 정확도 산술을 제공하므로 높은 정확도 (예 : 금융 컴퓨팅)가 필요한 이상적인 선택입니다.
Bigdecimal을 사용하는 예 : 출력 :

Bigdecimal을 사용함으로써 정확도 문제가 제거되었고 올바른 결과를 비교했습니다.

2. Epsilon 값을 사용하여

를 비교하십시오 정확도 손실을 다루는 또 다른 방법은 플로팅 포인트의 수를 공차 (Epsilon)와 비교하는 것입니다. 이 방법은 정확한 동등한 특성에 따라 숫자가 "충분히 가까운 지 여부를 확인합니다.

Epsilon 비교를 사용하는 예 :

출력 :

<code class="language-java">public class DoublePrecisionLoss {
    public static void main(String[] args) {
        double num1 = 0.1;
        double num2 = 0.2;
        double sum = num1 + num2;

        System.out.println("预期和：0.3");
        System.out.println("实际和：" + sum);

        // 比较
        if (sum == 0.3) {
            System.out.println("和等于0.3");
        } else {
            System.out.println("和不等于0.3");
        }
    }
}</code>

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왜 Epsilon을 사용하여 비교합니까?

유연성
: 통합 오류로 인한 작은 차이를 허용합니다.
단순 :이 방법에는 외부 라이브러리가 필요하지 않으며 효율성이 높습니다.

Apache Commons Math를 사용하여 정확도를 향상시킵니다 Apache Commons Math는 복잡한 수학 컴퓨팅을 위해 설계된 라이브러리입니다. Bigdecimal과 같은 임의의 정확도 산술을 제공하지는 않지만 수치 작업을 단순화하고 일부 경우 부동 -지점 오류를 최소화하는 실제 절차를 제공합니다. 예 : Precision.equals를 사용하여
를 비교하십시오
출력 :

왜 Apache Commons 수학을 사용합니까?

단순화 된 비교

: 정전.

Lightweight

: 라이브러리는 Bigdecimal의 비용을 늘리지 않고 수치 계산에 중점을 둔 도구를 제공합니다.

<code>预期和：0.3
实际和：0.30000000000000004
和不等于0.3</code>

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요약 한계 이해 : 이중 자체는 결함이 없지만 이진 부동 소수점 표현이기 때문에 높은 예정 작업에 적합하지 않습니다.

<code class="language-java">import java.math.BigDecimal;

public class BigDecimalExample {
    public static void main(String[] args) {
        BigDecimal num1 = new BigDecimal("0.1");
        BigDecimal num2 = new BigDecimal("0.2");
        BigDecimal sum = num1.add(num2);

        System.out.println("预期和：0.3");
        System.out.println("实际和：" + sum);

        // 比较
        if (sum.compareTo(new BigDecimal("0.3")) == 0) {
            System.out.println("和等于0.3");
        } else {
            System.out.println("和不等于0.3");
        }
    }
}</code>

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