js舍入误差

最新推荐文章于 2025-02-04 09:56:54 发布
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分类专栏： 前端（JavaScript/CSS/HTML） 文章标签： 舍入误差 0.1+0.2 JavsScript
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一、0.1+0.2=0.30000000000000004？

二、产生原因

计算机会把计算的数转换成二进制进行计算，然后二进制转换成十进制的时候，产生了数据丢失。

 

三、解决方案

1.转换成浮点数，然后保留小数位parseFloat(0.1+0.2).toFixed(2)

2.同时夸大倍数，计算完之后再除以倍数，用Math.pow(10,2)函数

四、实例

js数字舍入误差以及解决方法(必看篇)
10-20
JavaScript中的数字舍入误差主要源于计算机内部以二进制表示浮点数的机制。在JavaScript中，所有数字都是以IEEE 754双精度浮点数格式存储的，这种格式有64个位来表示一个数字，其中包括1位符号位、11位指数位和52位...
muller:穆勒循环问题的简单演示，该问题演示了浮点舍入误差
06-04
问题的简单演示，显示了浮点舍入误差。 用 你可以通过 NPM 得到这个例子 npm install muller 这个例子是通过 3 种方式实现的： 使用本机 Number 类 使用 使用 为了运行它，这个例子使用以下命令 node index.js ...
js数字舍入误差以及解决方法
u013084331的博客
03-02 3911
1、起因： 返回结果是true。 2、原因：计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926...，1.3333... 等。JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用 64 bit。 3、解决方法 （1）toFixed(),存在兼容性（chrome） (2)比较
matlab中的舍入误差
厄多斯L的博客
12-19 3851
问题背景 用matlab生成的以0.2为间隔的等差数列，居然会多0.000000000000001。导致在使用"=="或“>="含有等于的关系运算符时，结果一直存在问题。 数值计算中舍入误差 数值计算中的误差分为两种截断误差与舍入误差，舍入误差是在于当计算机用二进制数表示十进制数时，会存在舍入误差。计算机表示的十进制数准确来将是一个十进制区间（注意是左闭右开区间) 参考： MA...
舍入误差
weixin_30456039的博客
03-27 3052
1.11*100 = 111.00000000000001 0.1+0.2!=0.3 true 0.1+0.2 = 0.30000000000000004 0.1 * 1000 + 0.2 * 1000 != 0.3 * 1000 false 听说阿里在做数值计算的时候，都是先乘以一个大的数，在做数值计算 把一个浮点数在计算机中表示，可能会引起误差，这样的误差叫做表示误差 这种数值计算方法会将数值...
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这种四舍五入方法能够避免在大量重复计算时累积误差。具体规则如下：如果要舍入的数字的倒数位（即十分位、百分位、千分位等）是5，那么再看5前面的数字，如果是偶数就舍去，如果是奇数就进位；如果是5以外的其他...
理解穆勒循环问题：浮点舍入误差的简单演示
标题中的“穆勒循环问题的简单演示”和描述中的“穆勒问题的简单演示，显示了浮点舍入误差”指的是计算机科学中一个常见的数值计算问题，即在进行浮点数运算时，由于浮点数在计算机中是以二进制形式存储的，无法精确...
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人无远虑，必有近忧
06-25 5315
本文主要探讨了误差的基本知识，深入剖析了误差的来源、类型、计算与处理方法。首先，我们介绍了误差的定义和其在科学研究、数据分析以及工程实践中的重要性。随后，我们详细分析了随机误差、系统误差和粗大误差三种主要类型，并阐述了它们的特点和产生原因。此外，我们还介绍了误差的计算方法，包括平均误差、均方误差、标准误差等，并讨论了如何根据实际需求选择合适的误差指标。最后，我们提供了一些有效的误差处理方法，如数据筛选、误差修正和模型优化等，帮助读者在实际应用中减少误差、提高数据质量和决策准确性。
计算方法的稳定性 | 误差来源之舍入误差 | 数值计算基本原则
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计算方法的稳定性 在实际数值计算过程中，由于不可避免地存在和不断产生各种误差，因此计算结果不是绝对精确的。如果误差使得计算结果和实际情况有较大差别或者出现错误的结果，则数值 计算便失去了价值和意义。因此，分析数值计算过程中误差的来源和传递规律，设法控制和减小误差。 1.误差的来源 来源：固有误差（模型误差、观测误差）和计算误差（截断误差、舍入误差） 舍入误差： 设s是r进制数，p是r进制正负整数或零，则形如 x=s×rp x=s\times r^p x=s×rp 并满足 −1<s<1 -1&lt
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数值误差：指计算结果与真实结果之间的差距，常见的有舍入误差和截断误差。舍入误差（Rounding Error）：当一个数不能精确表示时，必须进行四舍五入操作，导致的误差。例如，在计算机中，浮点数只能用有限位数表示。公式Erx−xEr​x−x其中ErE_rEr​是舍入误差，xxx是实际值，x\hat{x}x是计算得到的值。截断误差（Truncation Error）：在使用近似方法（如泰勒级数截断）时，忽略掉高阶项带来的误差。公式Etfx−PnxE。
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04-09 3070
但是Python其实很多时候都是有误差的，（事实上，计算机语言本身以有限位数的二进制浮点数进行运算和存储的方式决定了基于计算机的数值计算必然会出现误差，包括但不限于舍入误差、截断误差和化整误差）。
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