使用非常大的数字进行计算时，模数完全丧失准确性

Question

我有以下问题：

> 1e20 %% 3
[1] 0
Warning message:
probable complete loss of accuracy in modulus 

结果不可能是正确的，我确定这是因为1e20它真的很大。但我想在R. 有机会提出这个吗？

编辑：我想做以下挑战：https : //www.codeabbey.com/index/task_view/modular-calculator

这是我的代码：

library(tidyverse)
library(magrittr)

get_result <- function(.string){

  terms <- .string %>% 
    str_split("\n") %>%
    unlist %>% 
    str_replace("%", "%%") %>% 
    str_squish

  terms[1] %<>% 
    str_c("x <<- ", .)

  terms[2:length(terms)] %<>%
    str_c("x <<- x ", .)

    map(terms, ~ {
      eval(parse(text = .x))      
      })

    x

}

get_result("6
+ 12
           * 99
           + 5224
           * 53
           * 2608
           * 4920
           + 48
           + 7
           * 54
           * 4074
           + 76
           * 2
           * 97
           + 4440
           + 3
           * 130
           + 432
           * 50
           * 1
           + 933
           + 3888
           + 600
           + 9634
           * 10
           * 59
           + 62
           * 358
           + 82
           + 1685
           * 78
           + 8
           * 266
           * 256
           * 26
           * 793
           + 1248
           * 746
           * 135
           * 10
           * 184
           + 4
           * 502
           * 60
           + 9047
           * 5
           + 416
           * 7
           * 6287
           * 8
           % 4185")

在我想使用模数之前，使用真实的测试数据我得到了一个巨大的数字

Answer 1

您的数字对于 R 的数字数据类型来说太大了。请参阅此答案，其中解释了如何查看可以用数字类型表示的最小值和最大值。它大约是 53 位，您的数字 1e20 超过了它。

另请参阅 CRAN 的常见问题解答（第 7.31 节），其中详细介绍了 R 中的浮点表示。

至于如何在 R 中处理大数，请查看这篇博客文章，它描述了可能对您有帮助的“gmp”包。