GripNews🌘 直接比較浮點數其實沒問題：別再盲目迷信微小量（Epsilon）比較了
➤ 打破精確度的迷思：從確定性邏輯重新審視浮點數運算
✤ https://lisyarus.github.io/blog/posts/its-ok-to-compare-floating-points-for-equality.html
在程式開發領域，許多工程師被告誡「絕不可直接比較浮點數是否相等」，而必須使用微小誤差值（Epsilon）來進行模糊判斷。然而，擁有超過 15 年圖形與物理模擬開發經驗的作者挑戰了這項傳統觀念。他指出，浮點數並非隨機且不可預測的「黑盒子」，而是高度標準化且具備確定性的系統。盲目套用 Epsilon 補丁往往只是治標不治本的權宜之計，甚至會因破壞比較的「傳遞性」而導致更難追查的系統性錯誤。本文透過網格運動的實例，分析為何我們應該回歸問題本質，從邏輯層面優化程式碼，而非依賴粗糙的誤差範圍。
+ 這篇文章說到了痛點！以前我也常因為不同模組用了不同大小的 epsilon，導致幾何演算法在邊界狀況下崩潰，追 Bu
##軟體開發 #程式設計 #浮點數 #IEEE754 #遊戲開發 #演算法
➤ 打破精確度的迷思：從確定性邏輯重新審視浮點數運算
✤ https://lisyarus.github.io/blog/posts/its-ok-to-compare-floating-points-for-equality.html
在程式開發領域，許多工程師被告誡「絕不可直接比較浮點數是否相等」，而必須使用微小誤差值（Epsilon）來進行模糊判斷。然而，擁有超過 15 年圖形與物理模擬開發經驗的作者挑戰了這項傳統觀念。他指出，浮點數並非隨機且不可預測的「黑盒子」，而是高度標準化且具備確定性的系統。盲目套用 Epsilon 補丁往往只是治標不治本的權宜之計，甚至會因破壞比較的「傳遞性」而導致更難追查的系統性錯誤。本文透過網格運動的實例，分析為何我們應該回歸問題本質，從邏輯層面優化程式碼，而非依賴粗糙的誤差範圍。
+ 這篇文章說到了痛點！以前我也常因為不同模組用了不同大小的 epsilon，導致幾何演算法在邊界狀況下崩潰，追 Bu
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