通过一个简单的例子理解浮点误差
当使用浮点变量表示数值时，会出现浮点误差的概念，因为他们有限的精度。让我们深入研究一个简单的示例来说明此错误。
C 语言示例
考虑以下场景：事件成功的概率为“p”。我们独立执行该事件 10 次，并且希望计算 2 次成功试验的概率。计算表示为：
double p_2x_success = pow(1-p, (double)8) * pow(p, (double)2) * (double)choose(8, 2);
浮点误差
上述计算涉及可能引入浮点误差的操作。当使用浮点数进行数学运算时，计算机可能会对结果进行截断或舍入以适应浮点表示的有限范围。
误差累积
中在本例中，恰好 2 次成功试验的概率是使用涉及求幂和二项式系数的项的乘积来计算的。由于浮点数的精度有限，每个操作都会引入一个小误差。随着这些运算的增加，误差会累积，导致与准确结果的偏差。
误差可视化
为了可视化浮点误差的累积，我们可以绘制函数 f(k) 的图形：
f(k) = (1 - p)^k * p^k
其中 k 是试验次数。使用对数尺度，我们可以观察到误差随着 k 变大而增加。这表明，重复运算时浮点误差变得更加显着，尤其是对于较大的 k 值。
实际影响
在精度较高的场景中，理解浮点误差至关重要至关重要。在金融计算、科学模拟或任何涉及复杂数值运算的应用中，必须考虑浮点误差的影响，以确保结果的准确性。
以上是简单概率计算中浮点误差如何累积？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
