調度事件時的時間是一個浮點值

Question

下面的例子突出了一個陷阱相對於使用浮點數：

available_again = 0 
for i in range(0,15): 
    time = 0.1*i 

    if time < available_again: 
     print("failed to schedule at " + str(time)) 

    available_again = time + 0.1 

該代碼輸出如下：

failed to schedule at 1.3 

我沒預計這個錯誤，但我明白爲什麼會發生。爲了解決這個問題，我有哪些選擇？在我的代碼

一個補丁修復是：

available_again = 0.1*(i+1) 

我想知道如果這是正確的路線。我的具體應用涉及事件的時間安排，事件發生的時間由複雜的數學函數決定，例如：sinc（2 * pi * f * t）。事件的持續時間會使事件相互重疊，在這種情況下，我需要通過不同的渠道發送事件。在我的代碼

Answer 1

一個補丁修復是：

available_again = 0.1×（I + 1）

此修復程序是正確的，將讓你的代碼的工作，只要time保持足夠小對於浮點分辨率要好於0.1（最高約爲2 ）。

它的工作原理是因爲在迭代i計算的浮點數0.1*(i+1)是完全相同作爲計算0.1*i與i的浮點數在下一迭代已經遞增一，並且因爲只要整數n和m仍然低於約2 ，沒有兩個0.1*n和0.1*m對於n和m的不同值是相等的。

原因是浮點運算是確定性的。對於n的某些積分值，浮點運算0.1 * n可能會產生反直覺結果，但對於相同的n，它總會產生相同的結果。

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如果除了它是你重要的time是最接近的數學商的i/10，那麼你應該計算time爲i/10.0，和邏輯，計算available_again爲(i+1)/10.0。

這繼續出於同樣的原因按上述方式工作，並且它具有附加屬性總是計算浮點數最接近預期商數，而0.1 * i放大了浮點數0.1和之間的表示錯誤理性1/10。

在任何情況下，兩個連續值time總是以相同的間隔分隔。通過i/10.0計算，在有理i/10周圍浮點浮點值。使用0.1*i，它將在i * 0周圍浮動。1000000000000000055511151231257827021181583404541015625.如果您可以自由選擇採樣頻率，請選擇它以使i和time之間的因數爲2（例如1/64或1/128）的冪。然後，您將擁有準確計算time的附加屬性，並且每個時間間隔都完全相同。