Éviter les erreurs de points flottants

Tout en tentant d'approximativement des racines carrées en utilisant des inactitudes de points flottants, des inactitudes peuvent résulter des limitations inhérentes à de tels calculs. Cet article vise à résoudre ce problème et à fournir des informations sur la façon de gérer efficacement les calculs des points flottants. Cependant, la valeur ajoutée réelle est légèrement plus grande en raison des limites de précision de la représentation des points flottants. Par conséquent, le résultat peut être légèrement éteint, comme on le voit dans les sorties d'échantillons.

Ce problème n'est pas isolé à Python; Il s'étend à toute langue qui utilise l'arithmétique binaire à virgule flottante. Pour rectifier ce problème, il est essentiel de comprendre les principes sous-jacents des opérations de points flottants.

Une approche pour atténuer les erreurs de points flottantes consiste à utiliser le module décimal de Python. Ce module fonctionne avec des valeurs décimales précises, offrant une plus grande précision que les représentations des points flottants. En remplaçant les variables du point flottant dans la fonction par des objets décimaux, des résultats plus précis peuvent être obtenus.

Alternativement, on peut adhérer aux représentations de points flottants mais utiliser des valeurs qui peuvent être représentées précisément comme un flotteur binaire. Par exemple, au lieu d'ajouter 0,01, on pourrait ajouter 0,125 (1/8) ou 0,0625 (1/16).

Enfin, il est recommandé d'explorer la méthode de Newton pour approximer les racines carrées. Cette technique itérative offre une approche plus précise et efficace des calculs des racines carrées. En comprenant les limites de l'arithmétique du point flottant et en utilisant des techniques appropriées, les développeurs peuvent minimiser les erreurs et obtenir des résultats plus précis.