خطاهای دقت نقطه شناور در محاسبات عددی رایج هستند، از جمله MATLAB این خطاهای رخ می دهد، زیرا برخی از اعداد اعوجاج نمی توانند دقیقاً در قالب باینری نشان داده شوند، که منجر به عدم موفقیت های کوچک در محاسبات می شود.

خطای حساس به نقطه چیست؟

اعداد شناور در فرمتی ذخیره می شوند که به دلیل این تقریبی، تعداد واقعی را تخمین می زند، عملیات شامل این اعداد می تواند خطاهای کوچکی را تولید کند، به عنوان مثال، اضافه کردن 0.1 و 0.2 در MATLAB ممکن است به دلیل این مسائل نمایندگی، دقیقا برابر 0.3 نباشد.

علل مشترک در MATLAB

در MATLAB، خطاهای شناور اغلب در طول عملیات محاسباتی، مقایسه ها یا محاسبات آنی بوجود می آیند.این بی ثباتی ها می توانند بیش از چندین مرحله جمع آوری شوند که منجر به انحراف قابل توجهی از نتایج مورد انتظار می شود.

استراتژی های برای به حداقل رساندن اشتباهات

  • از چک های تحمل استفاده کنید: [FLT 1] به جای بررسی دقیق تساوی، بررسی کنید که آیا ارزش ها در یک تحمل کوچک قرار دارند.
  • Increase Precision: [FLT 1] از انواع داده ها مانند یا متغیرهای نمادین برای دقت بالاتر استفاده کنید.
  • (فَلَّهُمَهُوا بِنَّاَهُمْهُمْهُمْهُمْهُمْهُمْهُمِهُوا مِنَهُمْهُمِهُوا مِنْمِنَا مِنَهُمِهُوا مِنَهُمِنْهُمِنَهُمِنْهُوا مِنَهُوا مِنْهُوا مِنَهُوا مِنْهُمْهُوا مِنْمِنْمْهُوا مِنْهُمْمْهُمِنْمَهُوا مِنَهُمَا مِنَا مِنَا مِنَهُمْمَا مِنَا مِنَهُمَهُمَهُوَا مِنَا مِنَهُوَهُوَا مِنَاَاَهُو
  • [در صورت امکان، اعداد مشابهی را ردیابی کنید: این می تواند خطاهایی را تقویت کند؛ محاسبات بازسازی شده در صورت امکان.

مثال های مدیریت دقیق

فرض کنید می خواهید بررسی کنید که آیا دو عدد به جای استفاده از [FLT3] تقریبا برابر هستند یا نه، تفاوت مطلق را با یک آستانه کوچک مقایسه کنید:

[[ویرایش]

[[ویرایش]