Sai lệch số thực trong Python

1. Ví dụ về sai lệch số thực trong Python

Đây là một ví dụ rất rõ ràng:

a = 0.1
b = 0.2
c = a + b

# In kết quả của phép cộng
print(c)  # Kết quả sẽ không phải 0.3 mà sẽ là 0.30000000000000004

Giải thích:

    Kết quả không chính xác: Mặc dù trong toán học, 0.1 + 0.2 chắc chắn bằng 0.3, nhưng máy tính không thể lưu trữ số thực một cách chính xác tuyệt đối. Khi máy tính cố gắng lưu trữ 0.1 và 0.2 trong bộ nhớ theo chuẩn IEEE 754 (chuẩn cho số thực), nó sẽ gặp phải sai lệch làm tròn nhỏ và không thể biểu diễn chính xác các giá trị đó. Kết quả là:

    0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

    Điều này xảy ra do các số thực không thể được biểu diễn chính xác dưới dạng nhị phân trong bộ nhớ máy tính. Python sử dụng kiểu float (số thực đơn chính xác) cho phép tính toán, và khi cộng các số như 0.1 và 0.2, máy tính không thể lưu trữ chúng một cách chính xác.

2. Chứng mình sự khác biệt

# So sánh kết quả với 0.3
print(c == 0.3)  # Kết quả là False, vì 0.1 + 0.2 không chính xác bằng 0.3

3. Cách khắc phục sai lệch số thực

Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng thư viện decimal của Python, giúp cải thiện độ chính xác khi làm việc với số thực. Decimal có độ chính xác cao hơn và giảm thiểu sai số làm tròn.
Sử dụng Decimal để có kết quả chính xác:

from decimal import Decimal

a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
c = a + b

# Kết quả sẽ chính xác
print(c)  # Kết quả chính xác: 0.3

4. Kinh nghiêm lập trình số thực với Python

    Sai lệch số thực là điều rất thường gặp khi làm việc với số thực trong Python và các ngôn ngữ lập trình khác, do giới hạn của cách biểu diễn số thực trong bộ nhớ.
    Sự sai lệch nhỏ có thể xuất hiện trong các phép toán như 0.1 + 0.2, và kết quả không chính xác hoàn toàn là một ví dụ rõ ràng.
    Để tránh sai số này, bạn có thể sử dụng thư viện decimal khi cần độ chính xác cao.

5. Kinh nghiệp lập trình phần mềm tài chính với số thực trong Python

Bạn hoàn toàn có lý khi lo lắng về độ chính xác khi sử dụng kiểu số thực (float) trong các phép toán, nhất là khi yêu cầu độ chính xác cao. Tuy nhiên, số thực vẫn được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các ứng dụng lập trình, vì chúng đáp ứng nhu cầu tính toán rất lớn và chỉ có một số trường hợp đặc biệt mới cần lo lắng về sai lệch số học nhỏ này.

Trong rất nhiều ứng dụng (như khoa học, kỹ thuật, đồ họa máy tính, v.v.), sai số rất nhỏ này không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả tính toán cuối cùng. Đối với hầu hết các phép toán với số thực, mức độ sai lệch này là không đáng kể so với kết quả cuối cùng.

Khi nào cần không nền sử dụng kiểu float

• Khi làm việc với tiền tệ: Các phép toán tính toán với tiền đòi hỏi sự chính xác cao, vì sai lệch nhỏ có thể gây lỗi lớn. Trong trường hợp này, bạn nên sử dụng kiểu Decimal trong Python, vì nó cung cấp độ chính xác cao hơn so với float.
• Khi cần độ chính xác cực cao: Ví dụ, trong các phép tính khoa học chính xác, bạn có thể cần sử dụng các thư viện chuyên biệt như decimal hoặc thậm chí các phần mềm tính toán khoa học như MATLAB hay NumPy cho phép điều chỉnh độ chính xác theo yêu cầu.

Python cung cấp thư viện decimal và fractions giúp bạn giải quyết vấn đề sai lệch số thực nếu cần. Decimal có thể xử lý các phép toán số học với độ chính xác rất cao, và có thể được sử dụng trong các trường hợp đặc biệt khi bạn cần không sai số trong phép toán số học.

Trong lập trình tài chính nên sử dụng kiểu nào phù hợp

Trong các ứng dụng tài chính (ví dụ như tính toán giá trị tiền tệ, thuế, v.v.), sai lệch nhỏ có thể dẫn đến các sai sót lớn. Vì vậy, Decimal là lựa chọn tốt hơn khi làm việc với số tiền và các phép toán tài chính.