MIT Scheme Int VS Float

Question

我一直在通过 SICP 使用 mit-scheme 来测试练习。在练习 1.8 中，你的任务是编写一个类似于给定平方根函数的立方根函数。我的解决方案如下；但是，我注意到在 cube-root 函数中，第一次调用 cube-iter 的地方。如果第一个参数是 1，函数 return 是一个非常大的整数，如果它是 1.0，它将 return 使用 mit-scheme 的预期结果。使用 scm 解释器时，使用 1 和 1.0 时的输出没有区别。我的印象是两者之间应该没有区别。

代码：

(define (cube-root x)
  (cube-iter 1 x))

(define (cube-iter guess x)
  (if (good-enough? guess x)
      guess
      (cube-iter (improve guess x) x)))

(define (good-enough? guess x)
  (< (abs ( - x (cube guess))) .001))

(define (improve guess x)
  (/ (+ (/ x (* guess guess)) (* 2 guess))
   3)))

(define (cube x) (* x x x))

mit-scheme 中 (cube-iter 1 x)) 版本的输出：1592506 ......

mit-scheme 中 (cube-iter 1.0 x)) 版本的输出：3.0000005410641766

SCM 中 (cube-iter 1 x)) 版本的输出：3.0000005410641766

SCM 中 (cube-iter 1.0 x)) 版本的输出：3.0000005410641766

mit-scheme 的版本是 9.2

Answer 1

这不是一个大整数，它是一个很大的精确比率，如 1/2，非常接近 3，比 3.0000005410641766 更准确。仔细观察，您会看到在分母和分母之间的 /。

通过使用精确数字，支持完整数字塔的方案实现永远不会降低最常见数学运算的准确性，除非它天生就不精确，例如 log。通过使用 one 像 1.0 这样的不精确值，所有结果都不精确，因为 1 是 1 而 1.0 在 1。

因为你正在逼近立方根，我猜 1.0 是正确的使用值，因为结果已经足够好了，所以在这里返回确切的数字是不真实的。如果你正在做其他事情，结果是准确的，返回一个比率是正确的做法，那些不想要准确结果的人可以使用过程 exact->inexact 或传递至少一个不准确的值来获得一个返回不精确的值。

MIT Scheme Int VS Float

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sicp

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