vermeiden floating point fehler Dieser Artikel zielt darauf ab, dieses Problem anzugehen und Einblicke in die wirksame Umgang mit schwimmenden Punktberechnungen zu geben.

Die angegebene Beispielfunktion fügt einen scheinbar vernachlässigbaren Wert von 0,01 hinzu, um die Quadratwurzel iterativ zu schätzen. Die tatsächliche Wertschöpfung ist jedoch aufgrund der Präzisionsgrenzen der schwimmenden Punktdarstellung geringfügig größer. Folglich kann das Ergebnis geringfügig ausgeschaltet werden, wie in den Beispielausgängen zu sehen ist.

Dieses Problem ist nicht für Python isoliert; Es erstreckt sich auf jede Sprache, die binäre schwimmende Punktarithmetik verwendet. Um dieses Problem zu beheben, ist es wichtig, die zugrunde liegenden Prinzipien der schwimmenden Punktvorgänge zu verstehen.

Ein Ansatz zur Minderung von schwimmenden Punktfehlern besteht darin, das Dezimalmodul in Python zu verwenden. Dieses Modul arbeitet mit präzisen Dezimalwerten und bietet eine größere Genauigkeit als schwimmende Punktdarstellungen. Durch das Ersetzen der schwimmenden Punktvariablen in der Funktion durch Dezimalobjekte können genauere Ergebnisse erzielt werden.

Alternativ kann man Alternativ an schwimmende Punktdarstellungen haften, aber Werte verwenden, die genau als binäres Schwimmer dargestellt werden können. Anstatt 0,01 hinzuzufügen, könnte man beispielsweise 0,125 (1/8) oder 0,0625 (1/16) hinzufügen. Diese iterative Technik bietet einen genaueren und effizienteren Ansatz für Quadratwurzelberechnungen. Durch das Verständnis der Einschränkungen des schwimmenden Punktarithmetiks und der Einsatz geeigneter Techniken können Entwickler Fehler minimieren und genauere Ergebnisse erzielen.