javascript浮点运算精度博客园，js浮点计算精度问题

怎么消除浮点运算误差

1、console.log(0.3-0.1=+(0.3 - 0.1).toString(2))；输出结果如下图：0.3与0.1转换为二进制的浮点数都是无限循环小数。但由于浮点数精度有限被强行截断，所以转回十进制输出的数据会有误差。那么如何解决这个问题。

2、将一个十进制数值转换为二进制数值，需要通过下面的计算方法： 整数部分：连续用该整数除以2，取余数，然后商再除以2，直到商等于0为止。然后把得到的各个余数按相反的顺序排列。简称除2取余法。 小数部分：十进制小数转换为二进制小数，采用乘2取整，顺序排列法。

3、打开excel表格，在单元格A1中输入数字“88”，在单元格B1中输入数字“89”。在C1单元格中输入计算公式：=(ROUND(A1，2))+ROUND(B1，2)，意思为使用ROUND函数确保小数位为2位。点击回车生成函数公式计算结果，得到的数值为“77”。

4、的结果的。所以如果要使计算能够得出正确结果，可以尝试在输入的时候将有效位数扩展，以确保得出正确结果。比如要输出6的结果，可以设sx=6000001，这样可以使浮点数表示结果为大于6的尽可能小的值。如果要输出1的结果，可以设sx=1000001。

相关问答

Q1: 浮点运算是什么

浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。现在大多数机器都是32位的，也就是说32位都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1，对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。

比如1000是整数，可以表示为0*10^3，这种方式就是浮点方式，也就是说，cpu在计算数据的时候会计算分数形式的数字，这种计算需要的时间大大超过cpu计算整数之间的运算所需要的时间。

浮点计算是指浮点数参与浮点计算的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。机器有两种办法表示实数，一种是定点，就是小数点位置是固定的，一种是浮点，就是小数点位置不固定，计算方法也比较麻烦，通常会比整数运算代价大很多。

Q2: 什么是浮点运算??

1、利用浮点进行运算，称为浮点计算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。在计算机科学中，浮点（英语：floating point，缩写为FP）是一种对于实数的近似值数值表现法，由一个有效数字（即尾数）加上幂数来表示，通常是乘以某个基数的整数次指数得到。

2、比如1000是整数，可以表示为0*10^3，这种方式就是浮点方式，也就是说，cpu在计算数据的时候会计算分数形式的数字，这种计算需要的时间大大超过cpu计算整数之间的运算所需要的时间。

3、定点运算实际就是整数（定点小数，可以视为整数）运算，浮点运算实际就是实数运算。假如处理器是32位的，也就是说32位都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是 0~2^32-1，对于有符号整数就是 -2^31~2^31-1。

4、浮点计算是指浮点数参与浮点计算的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。机器有两种办法表示实数，一种是定点，就是小数点位置是固定的，一种是浮点，就是小数点位置不固定，计算方法也比较麻烦，通常会比整数运算代价大很多。

5、简单的说，浮点运算就是把小数点“浮动”起来进行运算。即硬件不固定小数点的位置，根据具体需要进行调整。

Q3: 浮点运算数和整数有什么不同?

浮点数，就是实数。字符串 可以理解为字母 “abcdefh”。可以理解为带小数点的数据：如5 100.5。整数，顾名思义、就是没有小数点范围 ：0-65535 的 。双整数，同上范围 0 - 4294967295。浮点数如果要转换成整数，首先要取整，转换成双整数，然后再转换成整数。

存储空间不同：整型数据类型占用较少的存储空间，而浮点型数据类型占用更多的存储空间。这是因为浮点型数据需要存储小数点和其他浮点运算相关的信息。 精度不同：整型数据类型的精度有限，而浮点型数据类型的精度更高。这是因为浮点型数据可以表示更精确的小数，例如科学计数法表示的数值。

精度的区别：整数类型是一个准确的数值，而浮点数很多时候是一个看似值。比如float类型就只用确保前面6~7位是准确的。如：float f = 123456789； //8和9这两个数值就可能是不准确的。

整数是指正整数、负整数和零，如-0、32 等。\x0d\x0a浮点数是指带有有限位小数的有理数，如-0.00、201 等。\x0d\x0a整数既可以是整数，也可以是浮点数，例如255 是整数，而250 则是浮点数。

浮点运算与其他类型的运算有几个主要的不同之处： 精度问题：浮点数的表示和计算都涉及到精度问题。由于计算机内部是用二进制来表示浮点数的，因此，浮点数的精度受到二进制表示的限制。而其他类型的运算，如整数运算，通常不会受到这种精度问题的影响。

整数没有小数部分；浮点数可以有小数部分。 浮点数可以表示比整数范围大得多的数。 对于一些算术运算（例如两个很大的数相减），使用浮点数会损失更多精度。

Q4: 如果浮点数的精度为6位,小数点后面要保留几位?

c语言float和double保留小数点后6位。C语言中，输出double类型(双精度实型)以及float类型(单精度实型)时，默认输出6位小数(不足六位以0补齐，超过六位按四舍五入截断)。如果想小数点后面16位，写成%.16lf，不会自动四舍五入的，double是一个近似值，通常没有办法做的很精确。

f 这是输出格式 6表示输出数字的长度共有6位，包括小数点。比如2315这样就是6位 .2是表示小数点后面保留两位小数。如果实际输出的长度大于6的话，那就会按照原来的长度输出，因为6位不够，所以输出的数字会产生溢出。

详细可参考博文：网页链接 照片中的0其实就是000000，0其实就是000000，float类型的默认保留小数点后6位；100/40结果应该是5，书中的0是侧重和5做区别，不是和000000做区别。同样，下面的0是要和14159做区别，而不是要和000000做区别。

需要注意的是，%f 格式控制符默认按照C语言的标准浮点数格式输出浮点数，即小数点后6位有效数字，保留两位小数。如果需要修改这个格式，可以使用额外的标志字符。例如，%3f 可以指定浮点数输出的宽度为10，保留三位小数。

Q5: 浮点运算在数值计算中有什么重要作用?

浮点运算的巧妙设计，使得它在处理数学运算时，能够在有限的位宽内提供更为广阔的数值空间，提升了计算效率和精度。总结来说，浮点运算并非简单的定点数加减，而是通过灵活调整小数点位置，实现更广泛的数值范围和更高的精度。

这种表示法有很多优点。首它允许计算机表示非常大和非常小的数字。其次，它允许计算机表示分数和小数，这在很多科学和工程应用中是非常重要的。最后，浮点表示法使得计算机能够进行高精度的计算。浮点表示法也有一些缺点。首先，它可能会导致精度问题，因为计算机无法准确地表示所有的实数。

整数运算用于CPU中央处理器，在科学计算中，中央处理器可以通过整数运算，加快运算速度和提高系统执行效率。在大多数情况下，浮点运算用于CPU辅助处理器，完成中央处理器完成其无法执行或执行效率、效果低下的处理工作。

具有重要意义。提高数值稳定性：在传统的浮点数表示中，某些数值可能会因为精度问题而导致计算不稳定，例如产生严重的误差或溢出。扩充精度浮点数能够避免这些问题，提高数值计算的稳定性。兼容性：扩充精度浮点数通常采用国际标准，如IEEE754标准，这使得不同计算机系统之间的数据交换和计算具有兼容性。

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