대부분의 스몰 토크 방언은 현재 순진한 부정확 한 부동 계수 (fmod / remainder)를 구현합니다.
방금 다른 최신 부동 소수점 연산에서와 마찬가지로 Squeak / Pharo 및 결국 표준에 대한 다른 스몰 토크 준수 (IEEE 754, ISO / IEC 10967)를 개선하기 위해 이것을 변경했습니다.
그러나 이러한 변경 사항을 채택하기 위해 표준을 준수하는 것이 동료를 설득하기에 충분하지 않을 것으로 예상되므로 어떤 상황 에서이 정확성이 실제로 중요한지 설명하면 많은 도움이 될 것입니다. 나는 지금까지 혼자서 좋은 모범을 찾을 수 없었습니다.
여기 누구가 왜 / 언제 / 어디서 (어떤 알고리즘의 IOW) 그러한 계수의 정확성이 중요한지 알고 있습니까?
답변
부정확 한 부동 소수점 구현은 날씨에 영향을 미칩니다.
서로 다른 하드웨어에서 동일한 입력을 사용하여 날씨 예측을 실행하는 테스트가 있었고 예측이 분기되었습니다. 반복 알고리즘을 실행하는 경우 여기에서 약간의 반올림 차이가 발생하거나 햇빛이 비로 변하는 나비 효과가 발생할 수 있습니다.
표준의 반올림 규칙 (IEEE 754, ISO / IEC 10967)은 숫자 알고리즘이 가장 정확하게 예측 가능하고 매번 동일한 결과를 재현 할 수 있도록 신중하게 고려되었습니다. 반올림 규칙을 위해 설계된 표준 수치 알고리즘을 따르지 않으면 날씨 예측과 같은 반복 알고리즘이 임의의 결과를 줄 수도 있습니다.
(그리고 그것은 일기 예보에 대해 말하지 않습니까? 🙂