C＃漂浮死循环
下面code在C＃（.NET 3.5 SP1）是我的机器上一个无限循环： 为（浮动I = 0; I＆LT; float.MaxValue;我++）; 它达到了数16777216.0和16777216.0 + 1的结果为16777216.0。然而，在这一点上：我+ 1 = I 这是一些疯狂。 我知道有是如何浮点数存储一些误差。我读过整数更大的2 ^ 24比不能正确地存储为一个fl
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浮点等价？
我希望能够比较两个双打忽略一个可能的precision损失。有没有一种方法，已经处理这种情况？ 如果不是，是否有一个门槛/准则知道多少是两个双打之间的充分等价？ 解决方案 阈值是完全依赖于问题本身。对于一些问题，你可能会考虑1.001等于1.002和一些问题，你可能需要一个更小的门槛。 一般己技巧是： Math.Abs（A - B）＆LT; some_epsilon //`了`
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谁能解释这浮点怪事给我吗？
我是通过这样的一个浮动的所有可能值试图循环 浮法我= 0.0F; 浮小量= float.Epsilon; 而（我！= float.MaxValue）{ I + =小量; } 而深远的价值2.3509887E-38F后，不再增加。 浮动的init = 2.3509887E-38F; 浮动F =（INIT + float.Epsilon）; Console.WriteLine（F
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与前pression和分配的对象浮点不一致
这让我吃惊 - 同样的算法给出了不同的结果，具体取决于其执行： ＆GT; 0.1F + 0.2F == 0.3f 假 ＆GT;变种Z = 0.3f; ＆GT; 0.1F + 0.2F ==ž 真正 ＆GT; 0.1F + 0.2F ==（动态）0.3f 真正 （经过测试，在Linqpad） 这是怎么回事？ 修改：我明白为什么浮点运算是IM precise，而不是它为什么
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库在.NET严格的浮点运算
我有算法/计算在Java和单元测试它。单元测试预期结果与一些precision /三角洲。现在我移植的算法中到.NET和想用相同的单元测试。我的工作与双数据类型。 的问题是，Java使用strictfp（64位），用于在数学类的一些操作。凡为.NET使用FPU / CPU总是（80位）。 .NET是更precise更快。 Java是更predictable。 由于我的算法中是循环和重新使用pr
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在数据库上浮到？在.NET
如果你有一个的MSSQLServer浮动，以你怎么在.NET中映射呢？ 你能转换为双人间或将你输数？ 解决方案 SQLServer的浮动和C＃/ VB 双具有相同的重presentation。这是正确的映射。你不想做的就是地图的SQL Server 浮动为C＃/ VB 浮动因为这可能涉及亏损的precision。 SQL Server的真正映射到C＃/ VB 浮动。 T-SQL float
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其值不能被重新$ P $由双正确psented
双数据类型不能正确地重新present一些基本的10个值。这是因为重present实数如何浮点数。这意味着是重新presenting货币价值时，应该使用十进制值类型为prevent错误。 （随时纠正这一preamble错误） 我想知道的是什么是其中present下双数据类型这样的问题，在64位架构的值在标准Net框架（C＃，如果有差别）？ 我希望答案是一个公式或规则来找到这样的价值观，但我也想
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Json.NET序列化浮点/双精度以最小的小数位，即没有多余＆QUOT; 0.0＆QUOT;？
在序列化和双精度浮点数，Json.NET总是在结尾加上“.0”如果数字不包含任何小数部分。我在想，如果有一个简单的方法来绕过这一点，导致了更紧凑的再presentation？额外的时间和零加起来序列包含许多数字对象时。 例如，运行此code时： JsonConvert.SerializeObject（1.0）; 我希望（和希望）这样的结果： “1” 而是我得到： “1.0
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十进制不同的再presentations为Double数学解释
我不知道如果陈述一个堆栈溢出问题，这种不规范的方式是好是坏，但这里有云： 什么是最好的（数学或其他技术）的解释，为什么在code： 静态无效的主要（） { 十进制[] ARR = { 42米， 42.0米， 42.00米， 42.000米， 42.0000米， 42.00000米， 42.000000米， 42.00000
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转换字符串到浮点数在C＃
我将字符串转换成这样的“41.00027357629127”，我使用; Convert.ToSingle（“41.00027357629127”）; 或 float.Parse（“41.00027357629127”）; 这些方法返回4.10002732E + 15 当我转换为浮动我想“41.00027357629127”这个字符串应该是一样的... 解决方案
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用浮漂不一致的乘法性能
在测试中的.NET彩车的表现，我对一个奇怪的情况下无意中发现：某些值，乘似乎比正常的方法要慢。下面是测试用例： 使用系统; 使用System.Diagnostics程序; 命名空间NumericPerfTestCSharp { 类节目{ 静态无效的主要（）{ 基准（（）=＆GT; float32Multiply（0.1F），“\ nfloat32
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为什么C＃允许*隐含的*从龙转换为浮动，这时候可能会失去precision？
有一个类似的问题隆中浮动，为什么呢？这里没有回答什么，我搜索为 C＃标准允许从长期隐式转换为浮动。 但是，任何长期大于2 ^ 24时psented为float再$ P $势必会失去其“价值”。 C＃标准中明确指出，长时间浮充转换可能失去'precision“，但绝不会输”的幅度“。 我的问题是 在参考整数类型是什么'precision'和'规模'的意思。是不是数n，从数n + 1不同的实数，其
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为什么会double类型的变量有意想不到的结果呢？
我的完整性检查失败，因为一个双变量不包含预期的结果，这真是匪夷所思。 双A = 1117.54 + 8561.64 + 13197.37; 双B = 22876.55; Console.WriteLine（“{0} = {1}：{2}”，A，B，一个== B）; 为我们提供了这样的输出： 22876.55 == 22876.55：假 进一步检查告诉我们，变量，实际上包含值22
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在.NET中使用浮点错误处理
我工作的一个科学计算和放大器;可视化项目在C＃/。NET，我们使用双 s至重新present所有的物理量。因为浮点数始终包括位四舍五入，我们有简单的方法做相等比较，如： 静态双EPSILON = 1E-6; 布尔ApproxEquals（双D1，D2双）{ 返回Math.Abs（D1 - D2）LT; EPSILON; } pretty的标准。 不过，我们不断发现
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小数四舍五入为关闭（三百〇四分之二百七十六）* 304
如果你把下面的code在你的编译器的结果是有点bizar： 十进制X =（304分之276）* 304; 双Y =（304分之276）* 304; Console.WriteLine（“十进制X =”+ X）; Console.WriteLine（“双Y =”+ Y）; 结果： 十进制X = 275.99999999999999999999999 双Y = 2
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C＃Math.Pow（）被打破
不，这不会（我的理解）涉及整数除法或浮点舍入的问题。 我的确切code是： 静态无效的主要（字串[] args） { 双电源=（双）1.0 /（双）7.0; 双expBase = -128.0; 的System.Console.WriteLine（“健康检查：预期：-128 ^ 0.142857142857143 = -2实际：”+ ex
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如何模操作的工作方式与浮点数据类型？
我米试图找出对浮点数据类型的简单模操作。 浮起= 3.14f; 浮动B = 10F; 结果= x％A; 我米得到的结果= 3.14 使用十进制数据类型又如： 十进制P = 10; 十进制Q = 40; 结果= P％Q; 得到的答案= 20。 我不理解它是如何工作的弹性模量？ 解决方案 从浮点其余的C＃语言规范。在 X％Y 如果 X 和是的情况下，是正有限值。
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是SSE浮点运算重现？
的的x87 FPU值得注意的是使用内部80位precision模式，这往往导致跨越编译器和机器意想不到和unreproducible结果。 SSE（2）严格使用32位寄存器的32位浮点数，以及严格的64位寄存器，用于64位浮点数。非规格化可以选择通过设置href="http://msdn.microsoft.com/en-us/library/vstudio/c9676k6h.aspx" rel=
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Assert.AreEqual（）与System.Double变得非常混乱
说明 这是不是一个真正的世界的用法！请不要建议使用十进制或别的东西。 我只是问，因为我真的很想知道为什么会这样。 我最近看到的真棒Tekpub网上直播精通C＃4.0与乔恩斯基特一次。 在情节的 7 - 小数和浮点它会很奇怪，甚至我们 编程查克·诺里斯（又名乔恩斯基特）没有真正回答我的问题。 只有一个的也许的。 问：为什么我的 MyTestMethod（）失败，我的 MyTestMetho
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C＃浮precision
任何人能请向我解释这里发生了什么： 使用系统; 使用System.Text; 命名空间ConsoleApplication1 { 类节目{ 静态无效的主要（字串[] args）{ 对象o = 1000000.123f; 浮动F = Convert.ToSingle（O）; 双D = Conve
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