"일꾼이 일을 잘하려면 먼저 도구를 갈고 닦아야 한다." - 공자, 『논어』.
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제곱근 계산에서 부동 소수점 오류를 피하는 방법은 무엇입니까?

2025-02-18에 게시되었습니다
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How to Avoid Floating Point Errors in Square Root Calculations?

제공된 예제 기능은 제곱근을 반복적으로 추정하기 위해 0.01의 값을 추가합니다. 그러나 부동 소수점 표현의 정밀 한계로 인해 실제 값이 약간 더 큽니다. 결과적으로 샘플 출력에서 ​​볼 수 있듯이 결과는 약간 꺼질 수 있습니다.

이 문제는 Python과 분리되어 있지 않습니다. 이진 부동 소수점 산술을 사용하는 모든 언어로 확장됩니다. 이 문제를 바로 잡으려면 부동 소수점 작동의 기본 원리를 이해하는 것이 필수적입니다. 이 모듈은 정확한 소수점 값으로 작동하여 부동 소수점 표현보다 정확도가 높습니다. 기능의 부동 소수점 변수를 소수점 물체로 바꾸면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

대안으로, 부동 소수점 표현을 준수 할 수는 있지만 이진 플로트로 정확하게 표시 될 수있는 값을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 0.01을 추가하는 대신 0.125 (1/8) 또는 0.0625 (1/16)를 추가 할 수 있습니다.

마지막으로 정사각형 뿌리를 근사화하는 Newton의 방법을 탐색하는 것이 좋습니다. 이 반복 기술은 제곱근 계산에보다 정확하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 플로팅 포인트 산술의 한계를 이해하고 적절한 기술을 사용함으로써 개발자는 오류를 최소화하고보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

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