演算法的精度

『壹』 決定計算機的計算精度的是什麼

字長決定了計算機的計算精度。
在同一時間中處理二進制數的位數叫字長。通常稱處理字長為8位數據的CPU叫8位CPU，32位CPU就是在同一時間內處理字長為32位的二進制數據。二進制的每一個0或1是組成野數二進制的最小單位,稱為位（bit）.
字長洞肢：一般說來，計算機在同一時間內處理的一組二進制數稱為一個計算機的「字」，而這組二進制數的位數就是「字長」。字長與計算機的功能和用途有很大的關系，是計算機的一個重要技術指標。字長直接反映了一台計算機的計算精度，為適應不同的要求及協調運算精度和硬體造價間的關系，大多數計算機均支持變字長運算，即機內可實現半字長、全字長（或單字長）和雙倍字長運算。在其他指標相同時，字長越大計算機的處理數據的速度就越快。早期的微機字長一般是8位和16位，386以及更高的處理器大多是32位。目前納脊世市面上的計算機的處理器大部分已達到64位。
字長由微處理器對外數據通路的數據匯流排條數決定。

『貳』 誰能講講什麼事高精度演算法！

高精度演算法就是沒有誤差的演算法。

計算機數都有一定的范圍和精度。例如，int 整數 最大 32767，long int 長整數最大 2147483647。數值超李埋出范圍手枯，計算機無法計算。double 的有效數字也就15位。

給兩個正整數a,b(1<=a,b<=10^100),求a和b的最小公倍數
數值超出范圍了。要做沒有誤差的計算，你要自己寫程序，存放長達100位的整數，要寫畢擾洞 長達100位的整數 的除法 運算 方法，乘法運算方法。這就叫高精度演算法。

『叄』 關於二分法演算法的精確度不是很明白

精度要求是|a - b| < d.
前幾步的結嫌稿爛果的差都比芹漏0.005大，敬攜1.41796875 - 1.4140625 = 0.00390625 < 0.005才滿足條件。

『肆』 最小二乘求解演算法哪個精度最好

在最小二乘求解演算法中，有很多精度更高的演算法，以下列舉了幾個：

1. QR分解法：該演算法通過將矩陣轉化為一個正交矩陣和一個上三角矩陣相乘的形式，使得矩陣的范數變得更小。該演算法的精度很高並且計算速度也相對較快。

2. SVD分解法：該演算法將矩陣分解為三個矩陣的乘積，其中包括兩個正交矩陣和一個類似晌余並於一個對角線矩陣一樣的矩陣。SVD可以找到矩陣的最優逼近，並且毀叢在數值上相對穩定。

3. Cholesky分解法：該演算法適用於矩陣是對稱正定矩陣的情況，將矩陣分解為一個下三角矩陣和它的轉置 相乘。該演算法速度相對較快且精度高。

以上演算法中，精度最高的演算法依賴於矩陣的具體特性和應用場景。在選擇宴跡演算法時，需要根據具體情況進行選擇。因此，無法唯一確定哪個演算法精度最高。

『伍』 如何有效提高概率演算法獲得正確解的概率或提高演算法的求解精度

1）數值概率演算法：常用於數值問題的求解，得到的往往是近似解
（1）解的精度隨計算時間的增加而提高
（2）在許多情況下，計算出問題的精確解是不可能或沒必要
2）蒙特卡羅演算法：用於求解問題的准確解，可以求得問題的一個解，但該解未必正確
（1）求得正確解的概率依賴於演算法的計算時間
多次執行蒙特卡羅演算法，可以提高獲得正確解的概率
（2）無法有效判定所得到的解是否肯定正確。
3）拉斯維加斯演算法：不會得到不正確的解
（1）有時找不到問題的解
（2）找到正確解的概率隨演算法計算時間的增加而提高
（3）用同一拉斯維加斯演算法反復對問題實例求解足夠多次，可使求解失敗的概率任意小。
4）舍伍德演算法：總能求解得到問題的一個解，而且所求得得解總是正確的。
將確定性演算法引入隨機性改造成舍伍德演算法，可消除或減少問題對於好壞實例間的差別。