MATHEMATICA 内置符号

SetPrecision

将

中所有数设置为具有精确度 p，并返回 expr.

更多信息

当使用 SetPrecision 来提高一个数的精确度时，该数将用 0 填充. 0 采用以 2 为基. 在以 10 为基时，其它数位通常不是 0.

即便所得到的有效数位比 $MachinePrecision 小，SetPrecision 仍返回一个任意精度的数.

SetPrecision[expr, MachinePrecision] 把所有在 expr 的数转变为机器精度.

如果有太大或太小的数来表示机器精度数，SetPrecision[expr, MachinePrecision] 将把他们转变为精度为$MachinePrecision的任意精度数.

当 expr 包含机器精度的数时，在不同计算机系统上 SetPrecision 可以给出不同的结果.

SetPrecision 首先打开一个数的内部二进制表示中所有隐藏的特殊数位，且只有用完这些之后才添加尾数 0. »

在任何计算机系统上生成一个所有末尾数字为 0，精度为 25 的数.

SetPrecision 不修改 expr 本身.

范例

关闭所有单元

例 (3)

将表达式中所有数的精度设置为 20：

将所有数转换为机器精度：

从机器精度数转换为任意精度数：

将表达式中所有数的精度设置为 20：

In[1]:=

Out[1]=

将所有数转换为机器精度：

In[1]:=

Out[1]=

从机器精度数转换为任意精度数：

In[1]:=

Out[1]=

范围 (5)

设置复数的精度：

将近似数转换为明确的有理数：

如果显示隐藏数字，结果有尾部零：

SetPrecision 不影响明确的幂：

这允许您例如改变多项式系数的精度：

修改不明确的幂：

特定规则将应用到数据对象中：

对于一个 InterpolatingFunction 对象，SetPrecision 仅改变适当的数据：

它类似一个近似函数，但有新的精度：

应用 (4)

在机器数的表达式计算中，求出舍入的误差：

因为增量太小，所有这主要造成了近似误差：

求出一个机器数的误差表示：

误差小，这是因为它接近机器数

：

相近的机器数之间的距离是 2 的幂：

在微分方程中，提高系数的精度来检测误差：

求出机器精度和精度 32 下计算的解：

绘制两个解，它们在

处偏离，指明重大误差：

屏蔽缺省的准确度和精度：

下面丢失精度比缺省下要慢，它认为操作都是独立的：

尽管如此，所有数字是正确的：

调整每次迭代的数位丢失，因为映射实际上是一个位移映射：

属性和关系 (5)

当选择相应的 N，SetPrecision 仅设置数的精度：

因为选择相应的 N，结果有所需要的 20 位准确度：

用 SetPrecision：

因为正弦函数在 1000 的调整，所以精度度小于 20：

SetPrecision 计算 Sin，其中参数 1000 精度为 20：

N 一般不提高表达式的精度，但 SetPrecision 相反：

对于非零数

，SetPrecision

等价于 SetAccuracy

：

由 RealExponent 给出：

SetPrecision

和 Rationalize

给出实数 x 的有理近似值：

Rationalize

给出一个等价于 x 有理数，它有 x 的精度：

SetPrecision

从 x 的按位表示直接获得一个有理式：

SetPrecision

和 RootApproximant[x] 给出关于实数 x 的明确近似值：

RootApproximant[x] 给出等价于 x 的代数数，它有 x 的精度：

SetPrecision

从 x 的按位表示直接获得一个有理式：

可能存在的问题 (1)

SetPrecision

对于关于近似零 z 给出明确的零：

如果您需要一个近似零，用 SetAccuracy：

这对于 prec 是 MachinePrecision 例外，您获得一个机器零：

参见

N Precision Chop SetAccuracy $MinPrecision $NumberMarks PrecisionGoal

教程

任意精度的数

更多关于

精度和准确度控制

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