Java 浮点计算

最新推荐文章于 2024-04-20 14:27:40 发布
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本文通过Java代码示例展示了如何使用DecimalFormat进行四舍五入计算，具体包括设置小数位数并进行数值相减操作。
四舍五入计算：
DecimalFormat df = new DecimalFormat();
df.applyLocalizedPattern("#.00");

double match = Double.parseDouble("4.42")
- Double.parseDouble("0.01");
iteye_2328
关注
Java浮点类型和计算“精度丢失”原因
晓郎编程
04-27 1381
本文将介绍浮点数的基本概念，包括单精度和双精度浮点数的区别，以及计算精度丢失问题的原因和解决方法。通过深入理解浮点数的内部表示和计算机中的运算规则，我们可以更好地处理浮点数计算中的精度问题，提高程序的稳定性和准确性。
Java 浮点类数字运算
code_nn的博客
10-24 557
Java 浮点数运算，避免直接使用 + - 运算符的使用，避免精度误差问题
java浮点运算硬件影响,Java之浮点运算
weixin_29027285的博客
03-09 189
Java中的浮点数计算主要涉及float和double，他们都采用IEEE754标准，实际上是用利用科学计数法来表达实数。实数表示分为三个域:第一个域为符号域，0 表示数值为正数，而 1 则表示负数；第二个域为指数域，指数部分。其中单精度数为 8 位，双精度数为 11 位。float单精度的指数范围为-127 和 127 之间。第三个域为尾数域，其中单精度数为 23 位长，双精度数为 52 位长。...
Java浮点运算为什么不精确
程序员朱永胜
09-27 1079
Java 浮点运算不精确主要是由于浮点数的内部表示方式以及计算机硬件的限制所导致的。虽然存在一定的精度损失，但 Java 提供了标准化的浮点数表示方式和运算规则，能够满足大多数数值计算需求。这就意味着浮点数的有效位数是有限的，超过该位数的部分会被截断或舍入，从而引入了误差。例如，加法运算会将两个浮点数的尾数对齐，并根据指数位的差异进行补偿，然后再进行相加。其中，指数位用于表示浮点数的数量级，尾数位用于表示浮点数的精度。Java 浮点运算不精确主要是由于浮点数的内部表示方式以及计算机硬件的限制所导致的。
Java 浮点类型
爱编程的鱼的博客
04-20 1879
float类型表示单精度数字。float类型变量在需要一个分数组件时很有用。
【JAVA浮点运算误差】
weixin_50627332的博客
11-03 281
java浮点数运算相加产生误差的解决
Java浮点运算精度
积跬步，至千里
04-07 878
摘要 Java语言中支持两类非整数类型，float和double（以及包装类Float和Double）。还有一个特殊的类，任意精度小数BigDecimal。大多数编程情况都很少用到浮点数等的运算，但是在实际应用中，这些非整数运算总是出现错误的计算结果。文章将讨论非整数类型的基本原理，如何使用非整数得到正确的结果，以及BigDecimal的推荐使用。 存储原理 计算机中以底数为2的小数来表示浮
java浮点计算
qq_30184931的博客
02-03 469
浮点计算
Java浮点数精确计算
weixin_66813230的博客
03-15 2256
一、出现精度失误的原因 float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计的。他们执行二进制浮点运算，这是为了在广泛的数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的。然而，它们并没有提供完全精确的结果，所以不应该被用于需要精确结果的场合。float和double类型尤其不是和用于货币计算，因为要让一个float或者double精确地标识0.1（或者10的任何其他负数次方值）是不能的。 public static void main(String[] args) { //所...
java浮点数计算_Java之浮点数运算
weixin_31263231的博客
02-12 1528
浮点数运算和整数运算相比，只能进行加减乘除这些数值运算，不能做位运算和移位运算。在计算机中,浮点数虽然表示的范围很大，但是浮点数有个非常重要的特点，就是浮点数常常无法精确表示举例浮点数0.1在计算机中就无法精确表示，因为十进制的0.1换算成二进制是一个无限循环小数，很显然，无论使用float还是double，都只能存储一个0.1的近似值。但是，0.5这个浮点数又可以精确地表示。因为浮点数常常无法精...
Java 浮点数运算【BigDecimal】
Abner_G的博客
09-09 1233
Java 浮点数除法【Decimal】一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录 float/double在工程运算中使用的比较多，在商业计算中使用Decimal类型的比较多。（注： 在《Effective Java》这本书中也提到这个原则，float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算中我们要用 java.math.BigDecimal，另外，我们如果需要精确计算，要用String来够造BigDecimal。在《Effective Java》一书中的例子是用String来
Java实现的浮点类的精确计算
06-10
为了克服这个问题，Java提供了`java.math.BigDecimal`类，它提供了一种方法来进行高精度的十进制计算，从而避免浮点运算中的精度问题。 描述中的"Java实现的浮点类的精确计算"很可能就是指一个自定义的工具类，该类...
Java浮点运算与基本浮点操作算法解析
### Java 浮点运算与基本浮点操作算法解析 #### 1. Java 浮点运算概述 Java 在浮点运算方面有其独特的特点和局限性。以下是 Java 浮点运算相关内容的介绍。 ##### 1.1 Java 中的对象比较示例 以下是一个 Java 对象...
Java浮点运算与基本算术运算算法解析
### Java 浮点运算与基本算术运算算法解析 #### Java 浮点运算 Java 语言在浮点运算方面有其独特的特性和相关的实现细节。 ##### 1. Java 浮点对象比较示例 以下是一个 Java 代码示例，用于展示浮点对象的比较： `...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
Real Java浮点运算库用于MIDP设备
此外，一些移动游戏和图形应用程序也可能需要浮点计算来处理3D图形渲染、物理引擎和用户界面动画。对于这些应用来说，具备高效且准确的浮点计算能力是至关重要的。 考虑到MIDP设备通常具有有限的处理能力和内存，...
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