TranslateProject/published/202305/20230208.3 ⭐️⭐️⭐️ Why does 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004.md
2023-05-31 23:15:39 +08:00

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[#]: subject: "Why does 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004?"
[#]: via: "https://jvns.ca/blog/2023/02/08/why-does-0-1-plus-0-2-equal-0-30000000000000004/"
[#]: author: "Julia Evans https://jvns.ca/"
[#]: collector: "lkxed"
[#]: translator: "MjSeven"
[#]: reviewer: "wxy"
[#]: publisher: "wxy"
[#]: url: "https://linux.cn/article-15818-1.html"
为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004
======
嗨!昨天我试着写点关于浮点数的东西,我发现自己对这个 64 位浮点数的计算方法很好奇:
```
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
```
我意识到我并没有完全理解它是如何计算的。我的意思是,我知道浮点计算是不精确的,你不能精确地用二进制表示 `0.1`,但是:肯定有一个浮点数比 `0.30000000000000004` 更接近 0.3!那为什么答案是 `0.30000000000000004` 呢?
如果你不想阅读一大堆计算过程,那么简短的答案是: `0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 + 0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125` 正好位于两个浮点数之间,即 `0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875` (通常打印为 `0.3``0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125`(通常打印为 `0.30000000000000004`)。答案是 `0.30000000000000004`,因为它的尾数是偶数。
#### 浮点加法是如何计算的
以下是浮点加法的简要计算原理:
- 把它们精确的数字加在一起
- 将结果四舍五入到最接近的浮点数
让我们用这些规则来计算 0.1 + 0.2。我昨天才刚了解浮点加法的计算原理,所以在这篇文章中我可能犯了一些错误,但最终我得到了期望的答案。
#### 第一步0.1 和 0.2 到底是多少
首先,让我们用 Python 计算 `0.1``0.2` 的 64 位浮点值。
```
>>> f"{0.1:.80f}"
'0.10000000000000000555111512312578270211815834045410156250000000000000000000000000'
>>> f"{0.2:.80f}"
'0.20000000000000001110223024625156540423631668090820312500000000000000000000000000'
```
这确实很精确:因为浮点数是二进制的,你也可以使用十进制来精确的表示。但有时你只是需要一大堆数字:)
#### 第二步:相加
接下来,把它们加起来。我们可以将小数部分作为整数加起来得到确切的答案:
```
>>> 1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 + 2000000000000000111022302462515654042363166809082031250
3000000000000000166533453693773481063544750213623046875
```
所以这两个浮点数的和是 `0.3000000000000000166533453693773481063544750213623046875`
但这并不是最终答案,因为它不是一个 64 位浮点数。
#### 第三步:查找最接近的浮点数
现在,让我们看看接近 `0.3` 的浮点数。下面是最接近 `0.3` 的浮点数(它通常写为 `0.3`,尽管它不是确切值):
```
>>> f"{0.3:.80f}"
'0.29999999999999998889776975374843459576368331909179687500000000000000000000000000'
```
我们可以通过 `struct.pack``0.3` 序列化为 8 字节来计算出它之后的下一个浮点数,加上 1然后使用 `struct.unpack`
```
>>> struct.pack("!d", 0.3)
b'?\xd3333333'
# 手动加 1
>>> next_float = struct.unpack("!d", b'?\xd3333334')[0]
>>> next_float
0.30000000000000004
>>> f"{next_float:.80f}"
'0.30000000000000004440892098500626161694526672363281250000000000000000000000000000'
```
当然,你也可以用 `math.nextafter`
```
>>> math.nextafter(0.3, math.inf)
0.30000000000000004
```
所以 `0.3` 附近的两个 64 位浮点数是 `0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875`
`0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125`
#### 第四步:找出哪一个最接近
结果证明 `0.3000000000000000166533453693773481063544750213623046875` 正好在
`0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875``0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125` 的中间。
你可以通过以下计算看到:
```
>>> (3000000000000000444089209850062616169452667236328125000 + 2999999999999999888977697537484345957636833190917968750) // 2 == 3000000000000000166533453693773481063544750213623046875
True
```
所以它们都不是最接近的。
#### 如何知道四舍五入到哪一个?
在浮点数的二进制表示中,有一个数字称为“尾数”。这种情况下(结果正好在两个连续的浮点数之间),它将四舍五入到偶数尾数的那个。
在本例中为 `0.300000000000000044408920985006261616945266723632812500`
我们之前就见到了这个数字的尾数:
- 0.30000000000000004 是 `struct.unpack('!d', b'?\xd3333334')` 的结果
- 0.3 是 `struct.unpack('!d', b'?\xd3333333')` 的结果
`0.30000000000000004` 的大端十六进制表示的最后一位数字是 `4`,它的尾数是偶数(因为尾数在末尾)。
#### 我们用二进制来算一下
之前我们都是使用十进制来计算的,这样读起来更直观。但是计算机并不会使用十进制,而是用 2 进制,所以我想知道它是如何计算的。
我不认为本文的二进制计算部分特别清晰,但它写出来对我很有帮助。有很多数字,读起来可能很糟糕。
#### 64 位浮点数如何计算:指数和尾数
64 位浮点数由 2 部分整数构成:**指数**和**尾数**,还有 1 比特 **符号位**.
以下是指数和尾数对应于实际数字的方程:
$$\text{sign} \times 2^\text{exponent} (1 + \frac{\text{significand}}{2^{52}})$$
例如,如果指数是 `1`,尾数是 `2**51`,符号位是正的,那么就可以得到:
$$2^{1} (1 + \frac{2^{51}}{2^{52}})$$
它等于 `2 * (1 + 0.5)`,即 3。
#### 步骤 1获取 0.1 和 0.2 的指数和尾数
我用 Python 编写了一些低效的函数来获取正浮点数的指数和尾数:
```
def get_exponent(f):
# 获取前 52 个字节
bytestring = struct.pack('!d', f)
return int.from_bytes(bytestring, byteorder='big') >> 52
def get_significand(f):
# 获取后 52 个字节
bytestring = struct.pack('!d', f)
x = int.from_bytes(bytestring, byteorder='big')
exponent = get_exponent(f)
return x ^ (exponent << 52)
```
我忽略了符号位(第一位),因为我们只需要处理 0.1 和 0.2,它们都是正数。
首先,让我们获取 0.1 的指数和尾数。我们需要减去 1023 来得到实际的指数,因为浮点运算就是这么计算的。
```
>>> get_exponent(0.1) - 1023
-4
>>> get_significand(0.1)
2702159776422298
```
它们根据 `2**指数 + 尾数 / 2**(52 - 指数)` 这个公式得到 `0.1`
下面是 Python 中的计算:
```
>>> 2**-4 + 2702159776422298 / 2**(52 + 4)
0.1
```
(你可能会担心这种计算的浮点精度问题,但在本例中,我很确定它没问题。因为根据定义,这些数字没有精度问题 -- 从 `2**-4` 开始的浮点数以 `1/2**(52 + 4)` 步长递增。)
`0.2` 也一样:
```
>>> get_exponent(0.2) - 1023
-3
>>> get_significand(0.2)
2702159776422298
```
它们共同工作得到 `0.2`:
```
>>> 2**-3 + 2702159776422298 / 2**(52 + 3)
0.2
```
顺便说一下0.1 和 0.2 具有相同的尾数并不是巧合 —— 因为 `x``2*x` 总是有相同的尾数。)
#### 步骤 2重新计算 0.1 以获得更大的指数
`0.2` 的指数比 `0.1` 大 -- -3 大于 -4。
所以我们需要重新计算:
```
2**-4 + 2702159776422298 / 2**(52 + 4)
```
等于 `X / (2**52 + 3)`
如果我们解出 `2**-4 + 2702159776422298 / 2**(52 + 4) = X / (2**52 + 3)`,我们能得到:
`X = 2**51 + 2702159776422298 /2`
在 Python 中,我们很容易得到:
```
>>> 2**51 + 2702159776422298 //2
3602879701896397
```
#### 步骤 3添加符号位
现在我们试着做加法:
```
2**-3 + 2702159776422298 / 2**(52 + 3) + 3602879701896397 / 2**(52 + 3)
```
我们需要将 `2702159776422298``3602879701896397` 相加:
```
>>> 2702159776422298 + 3602879701896397
6305039478318695
```
棒。但是 `6305039478318695``2**52-1`(尾数的最大值)大,问题来了:
```
>>> 6305039478318695 > 2**52
True
```
#### 第四步:增加指数
目前结果是:
```
2**-3 + 6305039478318695 / 2**(52 + 3)
```
首先,它减去 2**52
```
2**-2 + 1801439850948199 / 2**(52 + 3)
```
完美,但最后的 `2**(52 + 3)` 需要改为 `2**(52 + 2)`
我们需要将 `1801439850948199` 除以 2。这就是难题的地方 -- `1801439850948199` 是一个奇数!
```
>>> 1801439850948199 / 2
900719925474099.5
```
它正好在两个整数之间,所以我们四舍五入到最接近它的偶数(这是浮点运算规范要求的),所以最终的浮点结果是:
```
>>> 2**-2 + 900719925474100 / 2**(52 + 2)
0.30000000000000004
```
它就是我们预期的结果:
```
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
```
#### 在硬件中它可能并不是这样工作的
在硬件中做浮点数加法,以上操作方式可能并不完全一模一样(例如,它并不是求解 “X”我相信有很多有效的技巧但我认为思想是类似的。
#### 打印浮点数是非常奇怪的
我们之前说过,浮点数 0.3 不等于 0.3。它实际上是:
```
>>> f"{0.3:.80f}"
'0.29999999999999998889776975374843459576368331909179687500000000000000000000000000'
```
但是当你打印它时,为什么会显示 `0.3`
计算机实际上并没有打印出数字的精确值,而是打印出了*最短*的十进制数 `d`,其中 `f` 是最接近 `d` 的浮点数。
事实证明,有效做到这一点很不简单,有很多关于它的学术论文,比如 [快速且准确地打印浮点数][1]、[如何准确打印浮点数][2] 等。
#### 如果计算机打印出浮点数的精确值,会不会更直观一些?
四舍五入到一个干净的十进制值很好,但在某种程度上,我觉得如果计算机只打印一个浮点数的精确值可能会更直观 -- 当你得到一个奇怪的结果时,它可能会让你看起来不那么惊讶。
对我来说,`0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 + 0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125 = 0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125` 比 `0.1 + 0.2 = 0.30000000000000000004` 惊讶少一点。
这也许是一个坏主意,因为它肯定会占用大量的屏幕空间。
#### PHP 快速说明
有人在评论中指出在 PHP 中 `<?php echo (0.1 + 0.2 );?>` 会输出 `0.3`,这是否说明在 PHP 中浮点运算不一样?
非也 —— 我在 [这里][3] 运行:
`<?php echo (0.1 + 0.2 )- 0.3);?>`,得到了与 Python 完全相同的答案5.5511151231258E-17。因此浮点运算的基本原理是一样的。
我认为在 PHP 中 `0.1 + 0.2` 输出 `0.3` 的原因是 PHP 显示浮点数的算法没有 Python 精确 —— 即使这个数字不是最接近 0.3 的浮点数,它也会显示 `0.3`
#### 总结
我有点怀疑是否有人能耐心完成以上所有些算术,但它写出来对我很有帮助,所以我还是发表了这篇文章,希望它能有所帮助。
*题图MJ/53e9a241-14c6-4dc7-87d0-f9801cd2d7ab*
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via: https://jvns.ca/blog/2023/02/08/why-does-0-1-plus-0-2-equal-0-30000000000000004/
作者:[Julia Evans][a]
选题:[lkxed][b]
译者:[MjSeven](https://github.com/MjSeven)
校对:[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]: https://jvns.ca/
[b]: https://github.com/lkxed/
[1]: https://legacy.cs.indiana.edu/~dyb/pubs/FP-Printing-PLDI96.pdf
[2]: https://lists.nongnu.org/archive/html/gcl-devel/2012-10/pdfkieTlklRzN.pdf
[3]: https://replit.com/languages/php_cli
[0]: https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202305/16/162904pp51u5nsemd14pp2.jpg