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1、软办法1,自己写一个模拟无限小数的各种不丢失精度的运算。这种方式c里面需要自己实现,或找其他现成的方式,在c++/c#/java里已经有现成的方法和类了。
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2、定义为float型,保留6位小数,最后的数字出现误差是正常的,原因是float型精度不足。解决方法:ave不用float型,改为double型。
3、所以如果要使计算能够得出正确结果,可以尝试在输入的时候将有效位数扩展,以确保得出正确结果。比如要输出6的结果,可以设sx=6000001,这样可以使浮点数表示结果为大于6的尽可能小的值。
软办法1,自己写一个模拟无限小数的各种不丢失精度的运算。这种方式c里面需要自己实现,或找其他现成的方式,在c++/c#/java里已经有现成的方法和类了。
一般是:根据问题领域所容许的的精度,定义一个误差上限(一个极小数)。然后在浮点计算时,计算结果与这个误差上限作比较,而不是与0作比较。
这是在算除法时出现小数精度不足的问题,但这个题目的答案应该是2008*1/2*2/3*3/4*...*2008/2009 因为你是说第2008次,那分子是2008才对。如果你算到1只是算到2007次。
因为浮点数据是不能准确表示的。所以浮点运算会产生误差,同时运算速度又比整数要慢上几十倍,所以,可以用整数表示的数据就不要用浮点数表示。
运算后再编码存储到变量中或临时变量中,而运算是由CPU直接处理的,因此你可以看到有个0.000002的误差数,而printf是个函数,对误差进行了修正。
单精度浮点型(Float)可以用来实数,占用4个字节32位存储空间,数值范围较大,可以表示-4E38到+4E38,其中阶码7位,符号位1位,尾数24位。
lim(f(x)-f(0))/(x-0)=lim(f(x)/x(1-cos))*lim(1-cosx)=-1*0=0,故f(0)=0,是驻点。
while(fabs(x2-x1)le-6)//当误差大于10的负六次方循环。{x1=x2;x2=cos(x1);} printf(x=%f\n,x2);} 牛顿迭代法,是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
a/s虽然都是double类型,但是当s是int类型时,就会由于超过范围引发错误,而s记录的是阶乘值,随n变大增长的速度很快,超过范围是可能的。
题目所说的“当取8位小数时,结果约为86602621”有误。经用WINDOWS计算器验证,程序的计算是正确的。输出的第一行是验证用的,可以删除。
1、在低位部分的首位不是1时不会有误差。如果低位部分首位是1,那就会出现你看到的负值了。
2、为了防止数据的溢出,如果超过了long类型的值域,应该让long类型与实型数据混合运算,这样,根据不同类型数据混合运算的规则,转化为高字节再运算。
3、一般是:根据问题领域所容许的的精度,定义一个误差上限(一个极小数)。然后在浮点计算时,计算结果与这个误差上限作比较,而不是与0作比较。
一般是:根据问题领域所容许的的精度,定义一个误差上限(一个极小数)。然后在浮点计算时,计算结果与这个误差上限作比较,而不是与0作比较。
所以如果要使计算能够得出正确结果,可以尝试在输入的时候将有效位数扩展,以确保得出正确结果。比如要输出6的结果,可以设sx=6000001,这样可以使浮点数表示结果为大于6的尽可能小的值。
这是在算除法时出现小数精度不足的问题,但这个题目的答案应该是2008*1/2*2/3*3/4*...*2008/2009 因为你是说第2008次,那分子是2008才对。如果你算到1只是算到2007次。
我的运行结果和你的一样,我用的编译器分别是:gcc 2 和 Turbo C 0 我用Excel模拟了你的fun函数的运算过程,得到如下截图:从截图可以看出,l 和 x 最后都产生了误差。但是结果都一直逼近。
估计是你在计算器上算错了,或者你的计算器的精度不够。我把你的C程序跑了几遍,结果和你运行C的结果一样。然后我又在Mathmatica里面算了一遍,结果和C得到的结果是一样的。具体见下面两张截图。