➤ 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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