以下代码显然是错误的.有什么问题？
i <- 0.1
i <- i + 0.05
i
## [1] 0.15
if(i==0.15) cat("i equals 0.15") else cat("i does not equal 0.15")
## i does not equal 0.15
为什么有些数字在存储为浮点数时会失去准确性？
例如,十进制数9.2可以精确地表示为两个十进制整数(92/10)的比率,两者都可以用二进制(0b1011100/0b1010)精确表示.但是,存储为浮点数的相同比率永远不会完全等于9.2:
32-bit "single precision" float: 9.19999980926513671875
64-bit "double precision" float: 9.199999999999999289457264239899814128875732421875
这样一个看似简单的数字如何在64位内存中表达"太大" ？
可能重复:
为什么这些数字不相等？
下面的表达式(评估为0.1)被认为大于0.1.
> round(1740/600,0) - 1740/600
[1] 0.1
> (round(1740/600,0) - 1740/600) <= 0.1
[1] FALSE //???!!???
> (round(1740/600,0) - 1740/600) <= 0.1000000000000000000000000000000000000001
[1] TRUE
认为问题可能是由于四舍五入,我尝试了同样的结果:
> 3 - 2.9
[1] 0.1
> (3 - 2.9) <=0.1
[1] FALSE
那么,给出了什么以及如何在不捏造截止值的情况下修复它？