为浮点比较选择Epsilon值
我的团队正在使用财务软件，它将货币价值暴露为C＃浮点数的两倍。 有时，我们需要比较这些值，看它们是否等于零，或者是否属于特定限制。 当我注意到这个逻辑中的意外行为时，我很快就了解了浮点双精度中固有的舍入误差（例如1.1 + 2.2 = 3.3000000000000003）。 到目前为止，我主要使用C＃小数来表示货币值。
我的团队决定使用epsilon值方法解决这个问题。 基本上，当你比较两个数字时，如果这两个数字之间的差异小于epsilon，它们被认为是相等的。 我们以下面文章中描述的类似方式实现了这种方法： https ： //www.codeproject.com/Articles/383871/Demystify-Csharp-floating-point-equality-and-relat
我们的挑战是为epsilon确定合适的价值。 我们的货币值最多可以包含小数点右侧的3位数（比例= 3）。 这意味着我们可以使用的最大epsilon是0.0001（任何更大的东西都会被忽略）。 由于epsilon值应该很小，我们决定将它再移出一个小数点到.00001（只是为了安全，你可以说）。 C＃双精度具有至少15位的精度，所以我相信如果小数点左边的数字小于或等于10位数（15 – 5 = 10，其中5是数字，则epsilon的值应该有效）数字epsilon位于小数点右侧）。 使用10位数字，我们可以将数值表示为数十亿，最高可达9,999,999,999.999。 我们可能有数亿的数字，但我们不希望达到数十亿，所以这个限制就足够了。
我选择这个epsilon值的理由是正确的吗？ 我找到了很多讨论这种方法的资源，但是我找不到很多资源来提供选择epsilon的指导。
你的推理似乎很合理，但正如你已经发现的那样，这是一个复杂的问题。 您可能想要阅读每个计算机科学家应该知道的关于浮点运算的内容 。 使用64位双精度数，您至少具有15位精度。 但是，您还需要validation输入，因为浮点数可以包含Nan，+ / – Infinity，负零和比15位十进制数字大得多的“范围”。 如果有人给你的图书馆提供像1.2E102这样的值，你应该处理它还是认为它超出范围？ 同上，价值非常小。 垃圾输入，垃圾输出，但如果您编码检测到垃圾的“气味”并且至少记录它可能会很好。
您可能还需要考虑提供用于设置精度的属性以及不同forms的舍入。 这在很大程度上取决于您正在使用的规格。 您可能还想确定这些值是否可以代表美元以外的货币（1美元目前> 112日元）。
选择你的epsilon的长度和短缺数字低于你的需要（所以十进制右边的四位数）是合理的，并给你一个数字用于一致的舍入。 否则$ 10.0129和$ 10.0121将是相等的，但他们的金额将是20.025美元，而不是20.024美元……会计师喜欢“脚”的东西。