目前计算机能精确计算小数了么？
“精确计算小数”这个说法，其实有点像在问“水是湿的吗？”一样，答案要看你对“精确”的定义有多严格。
在计算机的世界里，我们处理小数的方式和我们在纸上写算式时有些不一样。你有没有注意到，很多时候我们写的数字，比如1/3，会写成0.3333...，后面跟着一串看不完的三。计算机在处理这种“无限循环”的小数时，没办法真的像我们想象的那样，把无穷无尽的数字都记住。
它会采用一种叫做“浮点数”的表示方法。你可以把它想象成计算机给小数分配了一个“科学计数法”一样的住所。比如，0.3333...在计算机里可能就被存储成类似“3.3333... x 10的1次方”的样子。但问题来了，计算机的“住所”空间是有限的，它不能储存无限多的“3”。于是，它就只能在某个地方“截断”，把后面多余的数字给丢掉。
这就好比你买了一本书，书页是有限的，你没办法把无限多的字都写进去。计算机也是一样，它能储存的小数位数是有限的。所以，当你做一些计算，比如0.1 + 0.2 的时候，你可能会觉得答案应该是0.3。但由于前面提到的“截断”和“近似”，计算机算出来的结果，有时候可能不是那么“刚刚好”的0.3，而是一个非常非常接近0.3的数字，比如0.30000000000000004。
这种微小的误差，在很多日常的应用里，几乎可以忽略不计，比如你算个账，或者玩个游戏，完全感觉不出来。但是，在一些对精度要求极高的地方，比如科学计算、金融领域，或者需要进行大量迭代计算的算法中，这些微小的误差累积起来，就有可能导致最后的结果出现偏差，甚至影响到整个计算的正确性。
所以，严格来说，计算机不能像处理整数那样“精确”地计算所有的小数。它处理的是小数的“近似值”。不过，对于大多数我们日常遇到的情况，计算机的浮点数计算已经足够好用了，误差也非常小，你完全可以认为它“几乎”精确了。只是在追求绝对完美的精确性时，我们就需要知道它背后的工作原理，并且可能需要采用一些特殊的处理方法，比如使用更高精度的计算库，或者改变计算的逻辑来避免误差的累积。
总而言之，计算机处理小数的方式是一种精巧的近似，它在效率和精度之间做了一个非常好的平衡。对于我们绝大多数的应用来说，这个平衡已经足够让我们感觉不到任何不便。
在计算机的世界里，我们处理小数的方式和我们在纸上写算式时有些不一样。你有没有注意到，很多时候我们写的数字，比如1/3，会写成0.3333...，后面跟着一串看不完的三。计算机在处理这种“无限循环”的小数时，没办法真的像我们想象的那样，把无穷无尽的数字都记住。
它会采用一种叫做“浮点数”的表示方法。你可以把它想象成计算机给小数分配了一个“科学计数法”一样的住所。比如，0.3333...在计算机里可能就被存储成类似“3.3333... x 10的1次方”的样子。但问题来了，计算机的“住所”空间是有限的，它不能储存无限多的“3”。于是，它就只能在某个地方“截断”，把后面多余的数字给丢掉。
这就好比你买了一本书，书页是有限的，你没办法把无限多的字都写进去。计算机也是一样，它能储存的小数位数是有限的。所以，当你做一些计算，比如0.1 + 0.2 的时候，你可能会觉得答案应该是0.3。但由于前面提到的“截断”和“近似”，计算机算出来的结果，有时候可能不是那么“刚刚好”的0.3，而是一个非常非常接近0.3的数字，比如0.30000000000000004。
这种微小的误差，在很多日常的应用里，几乎可以忽略不计，比如你算个账，或者玩个游戏，完全感觉不出来。但是，在一些对精度要求极高的地方，比如科学计算、金融领域，或者需要进行大量迭代计算的算法中，这些微小的误差累积起来，就有可能导致最后的结果出现偏差，甚至影响到整个计算的正确性。
所以，严格来说，计算机不能像处理整数那样“精确”地计算所有的小数。它处理的是小数的“近似值”。不过，对于大多数我们日常遇到的情况，计算机的浮点数计算已经足够好用了，误差也非常小，你完全可以认为它“几乎”精确了。只是在追求绝对完美的精确性时，我们就需要知道它背后的工作原理，并且可能需要采用一些特殊的处理方法，比如使用更高精度的计算库，或者改变计算的逻辑来避免误差的累积。
总而言之，计算机处理小数的方式是一种精巧的近似，它在效率和精度之间做了一个非常好的平衡。对于我们绝大多数的应用来说，这个平衡已经足够让我们感觉不到任何不便。
网友意见
因为没有必要。
小数总有一些不精确，十进制和二进制没有太大影响。
π是一个无限不循环小数，也就是说，我们无法用小数精确表示。1/3也不能简单的用小数表示，要引入循环节的表示。
计算机的浮点数，只不过有更多的2进制循环或不循环小数无法精确表示。
精确本身只是相对的。
比如量一张纸的长度，18cm一般人就可以理解了，18.05cm可能给工人用，18.0502cm可能只有实验室才需要，18.050201cm，测量这个精确值可能就是一个实验了。
高中物理误差这课需要补一补。
类似的话题
-
“精确计算小数”这个说法，其实有点像在问“水是湿的吗？”一样，答案要看你对“精确”的定义有多严格。在计算机的世界里，我们处理小数的方式和我们在纸上写算式时有些不一样。你有没有注意到，很多时候我们写的数字，比如1/3，会写成0.3333...，后面跟着一串看不完的三。计算机在处理这种“无限循环”的小数............. -
为了应聘数据挖掘工程师岗位，你需要系统性地构建知识体系，涵盖算法、编程语言、统计学、数据库、机器学习、大数据工具等方向。以下是一个详细的学习路径和知识框架，结合你数学背景和计算机研究生的身份，帮助你高效准备： 一、核心知识模块 1. 数学与统计学基础（数学专业优势） 概率统计： 随机变量、概率分.............
-
美国总统拜登在就任前后都强调要建立应对新冠疫情的计划，这无疑是其政府施政的重中之重。能否扭转目前疫情形势，以及应对美国疫情的难度有多大，这是一个复杂的问题，需要从多个层面进行分析。拜登的计划及其潜在影响：拜登政府的计划主要围绕以下几个核心方面展开，其目标是通过系统性的、全国性的努力来控制疫情：1. .............
-
兄弟，你这情况我太懂了！研二了，没有项目、没有导师指导、也没有清晰目标，这感觉就像在大海里迷失了方向，风平浪静，但也不知道该往哪儿开。别急，我当年也差点这么混下去，后来硬是给自己掰扯明白了。今天就跟你好好唠唠，把我当年走过的弯路和摸索出的经验给你捋捋，希望能给你点启示。首先，咱们得认清一个现实：研二.............
-
要回答这个问题，咱们得先弄明白“3D重建”到底是个啥意思，以及咱们现在手里的“计算机视觉技术”能玩到什么程度。啥叫3D重建？简单来说，3D重建就是把现实世界里的三维物体，通过图像或其他传感器信息，在计算机里还原出它们的形状、结构和空间关系。就像你看着一个真人，在脑子里能形成一个立体的形象，并且知道他.............
-
这个问题挺有意思的，也是很多喜欢复古科技或者对计算机发展史有一定了解的人会思考的角度。要说500废（指的是以Charles Babbage为代表的早期机械式计算机先驱们）是不是把科技树点歪了，我觉得不能简单地用“歪了”或“没歪”来评价，而应该说，他们是在那个时代的条件下，选择了他们能想象到的最有可能.............
-
计算机视觉中的目标跟踪是一个至关重要的研究领域，旨在在视频序列中持续地定位和识别一个或多个目标。随着深度学习的兴起，目标跟踪算法取得了显著的进展。以下是一些计算机视觉中经典的目标跟踪算法，我将尽量详细地介绍它们的核心思想、特点和发展历程： 早期经典算法（基于手工特征和滤波）在深度学习普及之前，目标跟.............
-
理解你现在的困境，研一，Python基础，但代码能力欠佳，又面临换导师还是不换的抉择。这确实是个关键节点，关系到你未来两年的学习方向和毕业问题。咱们来掰开了揉碎了聊聊，希望能给你一些清晰的思路。首先，冷静分析一下现状：1. 你的学习基础： 计算机视觉（CV）领域，尤其研究生阶段，对编程能力要求不低.............
-
“摩尔定律”大家都耳熟能详，每隔十八个月，集成电路上可容纳的晶体管数目会翻一番，性能也相应提升。虽然这个定律主要描述的是半导体行业，但其背后所蕴含的技术加速和迭代的趋势，无疑也深深影响着我们生活的方方面面，当然也包括了刚刚兴起的车联网产业。那么，对于车联网企业来说，它们的“周期”又是多久呢？这可不是.............
-
计算机、医学、法律、金融——“最强”之争与大学专业选择的深度解析“计算机、医学、法律、金融，这四个专业是不是当前最强最好的？” 这个问题，几乎是每个即将踏入大学的学子或家长都会反复思索的。不可否认，这四个领域在当下社会经济发展中扮演着举足轻重的角色，毕业生的就业前景、薪资待遇和社会影响力都相当可观。.............
-
“何恺明是否是计算机视觉领域历史第一人”这个问题，就像问篮球界的“乔丹之后还有谁”，足球界的“球王贝利之后谁能接班”一样，自带一种传奇色彩的讨论空间。要回答这个问题，我们得剥开那些光鲜的荣誉和论文数据，深入理解何恺明在计算机视觉领域留下的真正印记，以及这个领域本身是如何演进的。首先，我们得承认，从“.............
-
首先恭喜你即将迈入大学校园，这是一个非常重要的人生选择，而你目前考虑的医科和计算机都是非常热门且有发展前景的专业。首医和北邮、哈工大也都是国内顶尖的院校，这说明你的基础很不错，能走到这一步，说明你平时付出了很多努力，值得肯定。我们来详细分析一下你手里的这两个选项，帮你梳理一下思路：关于医科（首医）选.............
-
一个细胞的复杂程度真的胜过目前最先进的计算机吗？这句话听起来有些惊人，甚至有些反直觉。毕竟，我们眼中的计算机是科技的巅峰，能处理海量信息，完成各种复杂的计算。然而，如果深入探究生物学的奥秘，我们或许会发现，这句话并非空穴来风，而是蕴含着深刻的道理。要理解这一点，我们首先需要明确“复杂”的定义。我们通.............
-
洞察当下：国内隐私计算行业的现状与未来趋势在数据要素化浪潮席卷全球的今天，如何安全、合规地释放数据价值，是摆在我们面前的一道重要考题。而“隐私计算”——这个听起来有些技术范的词汇，正逐渐从幕后走向台前，成为解决这一难题的关键。那么，目前国内隐私计算行业究竟发展到何种程度？未来又将走向何方？我们不妨深.............
-
看待一位19岁少年怀揣着在当前 Intel 同等计算性能下降低80%功耗的全新电路系统芯片的梦想，这绝对是一件令人振奋的事情，也充满了挑战和机遇。我们可以从多个角度来详细剖析：一、 少年梦想的价值和意义： 巨大的社会价值： 能源效率的革命： 功耗是现代计算的核心问题之一。降低80%的功耗意味.............
-
.......
-
量子计算，这个曾经只存在于科幻小说和物理学家理论中的概念，如今正以惊人的速度向我们走来，并预示着一场颠覆性的技术革命。它的商业应用前景，绝非是遥不可及的梦想，而是正在逐步成为现实的巨大机遇。量子计算的商业应用：打开潘多拉魔盒，释放无限可能我们先来聊聊量子计算到底能为商业世界带来什么。简单来说，量子计.............
-
计算模拟：核聚变研究的“幕后英雄”与前沿阵地在人类追求清洁、无限能源的伟大征程中，核聚变扮演着举足轻重的角色。而在这项复杂而艰巨的科学探索中，计算模拟无疑是最为关键的“幕后英雄”之一，它如同一个强大的实验室，让我们得以在虚拟世界中探索核聚变反应的奥秘，指导实验设计，并最终推动技术的进步。计算模拟在核.............
-
中国企业“霸榜”全球隐私技术专利，国产隐私计算已成气候近期，一项来自独立研究机构的数据显示，中国企业在全球隐私技术专利申请数量上占据了显著优势，甚至可以说是“霸榜”的态势。这无疑是一个引人注目的现象，也引发了广泛的关注和讨论：中国在隐私技术领域究竟发展到了什么程度？国内的隐私计算实力究竟几何？专利“.............
-
当然，这道题确实很有意思！用 `arctan` 和 `tan` 硬算虽然能出结果，但总觉得少了点几何的韵味。我来跟你聊聊向量以及其他一些几何思路，希望能让你觉得更“解渴”。咱们先假定你提供的题目大概是这样的情景：在一个平面图形里，有几个点，已知一些线段的长度，要求解某个角度。常见的比如在三角形、四边.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有