我正在尝试建立 ln(1.9) 的近似值，精度在十位数字之内（即 .641853861）。
我正在使用一个从 ln[(1 + x)/(1 - x)] 构建的简单函数
到目前为止，这是我的代码：
# function for ln[(1 + x)/(1 - x)]
def taylor_two(r, n):
x = 0.9 / 2.9
i = 1
taySum = 0
while i <= n:
taySum += (pow(x,i))/(i)
i += 2
return 2 * taySum
print taylor_two(x, 12)
print taylor_two(x, 17)
我现在需要做的是重新格式化它，以便它告诉我将 ln(1.9) 近似为上述 10 位数字所需的项数，让它显示级数给出的值，并显示错误。
我假设我需要以某种方式将我的函数构建到 for 循环中，但是如何让它在达到所需的 10 位数字后停止迭代？
感谢您的帮助！
我正在学习单精度和双精度的机器epsilon,并比较不同程序的值.例如,在matlab中使用以下代码:
>> format long
>> eps
给出2.220446049250313e-16.但是Maple中的以下代码:
> readlib(Maple_floats);
> evalhf(DBL_EPSILON);
> quit;
给出-15 .2220446049250314 10(其中-15是指数).
两个程序之间的输出略有不同.Maple似乎从3到4向上舍入.这种差异的原因是什么？