為什麼我的機率計算會產生意外的結果?
探索浮點錯誤:一個簡單的範例
圍繞浮點變數的對話經常提到潛在的「錯誤」。在練習解決問題時,例如在給定的謎題中,這個概念可能變得特別重要。
考慮以下內容:為了找到在十次獨立試驗中獲得兩次成功的機率,您使用了以下公式:
p_2x_success = pow(1-p, (double)8) * pow(p, (double)2) * (double)choose(8, 2);
浮點錯誤問題
在這種情況下,浮點錯誤成為一個潛在的問題。浮點變數在電腦上用來表示實數,但由於儲存空間和處理能力的限制,其表示並不精確。因此,在執行浮點運算時,錯誤可能會累積。
為了說明這一點,讓我們使用對數刻度的圖形來視覺化函數f(k):
[XY 圖的圖像X 和Y 為對數刻度]
如果計算機可以完美地表示32 位元浮點數而沒有捨入誤差,則每個k 的結果將是零。然而,隨著 k 的增加,我們看到由於浮點錯誤累積而導致的錯誤不斷增加。
C 中的複製
您可以透過實現以下內容在C 中複製此行為代碼:
for (int k = 1; k < 1000; k++) { cout << "k = " << k << ", error = " << (pow(1-k, (double)8) * pow(k, (double)2) * (double)choose(8, 2)) << endl; }
結論
這個簡單的範例示範了執行浮點運算時可能出現的浮點錯誤。重要的是要意識到這種現象並在實現數值計算時考慮它。
以上是為什麼我的機率計算會產生意外的結果?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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C#和C 的学习曲线和开发者体验有显著差异。1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 學習者和開發者可以從StackOverflow、Reddit的r/cpp社區、Coursera和edX的課程、GitHub上的開源項目、專業諮詢服務以及CppCon等會議中獲得資源和支持。 1.StackOverflow提供技術問題的解答;2.Reddit的r/cpp社區分享最新資訊;3.Coursera和edX提供正式的C 課程;4.GitHub上的開源項目如LLVM和Boost提陞技能;5.專業諮詢服務如JetBrains和Perforce提供技術支持;6.CppCon等會議有助於職業

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