IEEE 754 à¨¸à¨à©à¨à¨¡à¨°à¨¡ à¨à© à¨¹à©?

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਮੈਥ

Arthur Petit

ਐਤਵਾਰ, 23 ਜੂਨ 2024 1:14:53 ਪੂ.ਦੁ.

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਦੇ ਰਹੱਸਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਅਕਸਰ ਅਚਾਨਕ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ ਸਮੀਕਰਨ 0.1 + 0.2 == 0.3 ਹੈ, ਜੋ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਹਨ।

ਇਹ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਦਸ਼ਮਲਵ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਣਨ
Math.abs()	ਕਿਸੇ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।
areAlmostEqual()	ਦੋ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ।
epsilon	ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ ਦੋ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਅੰਤਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਛੋਟਾ ਮੁੱਲ।
console.log()	ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਊਟਪੁੱਟ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
abs()	ਪਾਈਥਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
System.out.println()	Java ਵਿੱਚ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Math.abs()	Java ਵਿਧੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਤੁਲਨਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਂਝੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਇਸ ਲਈ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ 0.1 ਅਤੇ 0.2 ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅੰਕਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਚਾਨਕ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ areAlmostEqual() ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ epsilon. ਦ Math.abs() JavaScript ਅਤੇ Java ਵਿੱਚ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ abs() ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਦੋ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ epsilon. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੋ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰ ਬਰਾਬਰ ਮੰਨੇ ਜਾਣ ਲਈ "ਕਾਫ਼ੀ ਨੇੜੇ" ਹਨ।

JavaScript ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, areAlmostEqual() ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ 0.1 + 0.2 ਦੀ 0.3 ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ are_almost_equal() ਉਸੇ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ. Java ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਮ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ areAlmostEqual(). ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਢੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ console.log() JavaScript ਵਿੱਚ ਅਤੇ System.out.println() Java ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਡ ਉਦੇਸ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਮੈਥ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

JavaScript ਉਦਾਹਰਨ

function areAlmostEqual(num1, num2, epsilon = 0.000001) {
    return Math.abs(num1 - num2) < epsilon;
}

let result1 = 0.1 + 0.2;
let result2 = 0.3;
console.log(result1 === result2); // false
console.log(result1); // 0.30000000000000004
console.log(areAlmostEqual(result1, result2)); // true

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਉਦਾਹਰਨ

def are_almost_equal(num1, num2, epsilon=1e-6):
    return abs(num1 - num2) < epsilon

result1 = 0.1 + 0.2
result2 = 0.3
print(result1 == result2) # False
print(result1) # 0.30000000000000004
print(are_almost_equal(result1, result2)) # True

ਜਾਵਾ ਵਿੱਚ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

Java ਉਦਾਹਰਨ

public class FloatingPointComparison {
    public static boolean areAlmostEqual(double num1, double num2, double epsilon) {
        return Math.abs(num1 - num2) < epsilon;
    }
    public static void main(String[] args) {
        double result1 = 0.1 + 0.2;
        double result2 = 0.3;
        System.out.println(result1 == result2); // false
        System.out.println(result1); // 0.30000000000000004
        System.out.println(areAlmostEqual(result1, result2, 1e-6)); // true
    }
}

ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬੇਸ-2 (ਬਾਈਨਰੀ) ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬੇਸ-10 (ਦਸ਼ਮਲਵ) ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਦਸ਼ਮਲਵ ਭਿੰਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 0.1 ਜਾਂ 0.2, ਦੀ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਨੰਬਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਮਿੰਟ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਅੰਕਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੌਰਾਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਮੂਲੀ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਮਿਸ਼ਰਣ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਚਾਨਕ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ।

IEEE 754 ਸਟੈਂਡਰਡ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਿਆਰ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਘਾਤਕ, ਅਤੇ ਅੰਸ਼ ਲਈ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਡਬਲ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਬਿੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਾਈਨਰੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੁੱਦਾ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕਿਉਂ ਬਣਦੇ ਹਨ?
ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਦਸ਼ਮਲਵ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
IEEE 754 ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੀ ਹੈ?
IEEE 754 ਸਟੈਂਡਰਡ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਬਾਈਨਰੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਦਸ਼ਮਲਵ ਭਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ epsilon ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ?
ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ epsilon ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੋ ਨੰਬਰ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹਨ, ਮਾਮੂਲੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ।
ਅਸੀਂ ਕਿਉਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ Math.abs() ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ?
ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ Math.abs() ਦੋ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ epsilon.
ਕੀ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਨਹੀਂ, ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੀਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਸਿੰਗਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਫਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹੋਰ ਬਿੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ areAlmostEqual() ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ?
ਦ areAlmostEqual() ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕੇ ਦੋ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, epsilon, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੁੱਟਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਐਪਸਿਲੋਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਢੁਕਵਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਮੈਥ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ