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.

Үйлдэл · 0.1 + 0.2

Arithmetic · Arithmetic

Evaluate 0.1 + 0.2

0.1 + 0.2

Алхам алхмаар

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

    Add: 0.1 + 0.2 = 3/10.

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

    Simplify.

Хариулт
0.3

Одоо та Даалгавар сонго, эсвэл бич, эсвэл зур. Бүх алхам, зураг, хариулт нь асуулт асуух хүртэл нуугдаж байдаг.

Өөрийнхөө ажлыг үргэлжлүүл

Үнэгүй бүртгэл нь хичээл бүрийн тэмдэглэл, төгссөн хичээл, шийдсэн даалгаврын тэмдэглэл, энэ хуудсан дээр асууж болох багшийг нэгтгэж өгдөг. Математик нь бүртгэлтэй, бүртгэлтэйгүй хэн бүхэнд нээлттэй.

Бүртгүүлэх Нэвтрэх

Энд ашигласан тэмдэгтүүд

Бүх тодорхойлолт, зураг, үсгийн утгыг харахын тулд ямар ч тэмдэгтийг дарна уу.

Яаж: Floating point and error

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

Хүмүүс асуудаг асуултууд

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.

Бүх зүйл Numerical Methods

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