maths.free › Numerical Methods › Floating point and error

Floating point and error

Why 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 on a computer, and how error propagates.

Computers store numbers in binary with ~16 significant digits; 0.1 is not representable exactly. Round-off accumulates, and subtracting nearly equal numbers destroys digits (cancellation). Picture it: 255 in binary is 11111111, and 0.1 in binary never terminates. Think it: a stable algorithm keeps error growth linear; conditioning is a property of the problem, stability of the method.

Иштөө мисалы · 0.1 + 0.2

Arithmetic · Arithmetic

Evaluate 0.1 + 0.2

0.1 + 0.2

Аткаруу

  1. 0.3 = \frac{3}{10}

    Add: 0.1 + 0.2 = 3/10.

  2. \frac{3}{10} = 0.3

    Simplify.

Жауап
0.3

Эми сиз Задание выберите, нажмите на него или нарисуйте его. Каждый шаг, рисунок, ответ скрыт до тех пор, пока вы не спросите.

Өзүңүздүн иштөөңүздү улантыңыз

Бесплатный аккаунт добавляет заметки к каждому уроку, записывает завершенные и решенные задачи в одном месте, а также позволяет задавать вопросы учителю по этой странице. Математика өзү бардык окуучуларга ачык, ал компьютерге киргенде да, кирбегенде да.

Каттоо Кирүү

Бул жерде колдонулган символдор

Бардык символдорду басып, толук аныктамасын, сүрөтүн жана ар бир тамгасынын маанисин көрсөңүз болот.

Кантип: Floating point and error

  1. Add: 0.1 + 0.2 = 3/10.
  2. Simplify.

Кээ бирлердин суроосу

Why not just solve exactly?

Most equations have no closed-form solution at all, and many that do are unusable in practice. A numerical method delivers as many correct digits as you need, and a good one tells you how many that is.

Why can Newton's method fail?

If it starts where the tangent is nearly flat it shoots far away; near a repeated root it slows to a crawl; and with several roots it may land on the wrong one. A bracketing method like bisection is slower but cannot fail.

Кээ бирлери Numerical Methods

Root finding: bisection and Newton's methodNumerical integration: trapezoid and SimpsonInterpolation and Taylor approximation