所有这些类型的问题是存在一定的不精确性而且这个问题可能发生在小的小数上，如下面的例子

Dim fMean as Double = 1.18
Dim fDelta as Double = 0.08
Dim fLimit as Double = 1.1

If fMean - fDelta < fLimit Then
    bLower = True
Else
    bLower = False
End If

问题：bLower变量包含哪个值？

答案：在32位机器上，bLower包含TRUE！！！

如果我将Double替换为Decimal，bLower包含FALSE，这是一个好答案。

在double中，问题是fMean fDelta=1.09999999999，低于1.1。

注意：我认为同样的问题肯定会出现在其他数字上，因为十进制只是精度更高的双精度，而且精度总是有限制的。

事实上，Double、Float和Decimal对应于COBOL中的二进制十进制！

很遗憾，在.Net中不存在COBOL中实现的其他数字类型

BINARY or COMP like float or double or decimal
PACKED-DECIMAL or COMP-3 (2 digit in 1 byte)
ZONED-DECIMAL (1 digit in 1 byte) 

Double和float可以被整数零除，在编译和运行时都没有异常。小数不能除以整数零。如果你这样做，编译总是会失败。

每种方法的主要区别在于精度。

float是32位数字double是64位数字十进制是128位数字

十进制结构严格适用于要求精确性的财务计算，这些计算相对不允许四舍五入。然而，小数不足以用于科学应用，原因如下：

由于所测量的物理问题或伪影的实际限制，在许多科学计算中，一定程度的精度损失是可以接受的。在金融领域，精度的损失是不可接受的。对于大多数操作，十进制比浮点运算和双精度运算慢得多，这主要是因为浮点运算是以二进制进行的，而十进制运算是以10为基数进行的（即浮点运算和双倍运算是由FPU硬件处理的，如MMX/SSE，而小数是在软件中计算的）。尽管十进制支持更多位数的精度，但它的值范围比双精度小得令人无法接受。因此，十进制不能用来表示许多科学价值。

+---------+----------------+---------+----------+---------------------------------------------------------+
| C#      | .Net Framework | Signed? | Bytes    | Possible Values                                         |
| Type    | (System) type  |         | Occupied |                                                         |
+---------+----------------+---------+----------+---------------------------------------------------------+
| sbyte   | System.Sbyte   | Yes     | 1        | -128 to 127                                             |
| short   | System.Int16   | Yes     | 2        | -32,768 to 32,767                                       |
| int     | System.Int32   | Yes     | 4        | -2,147,483,648 to 2,147,483,647                         |
| long    | System.Int64   | Yes     | 8        | -9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807 |
| byte    | System.Byte    | No      | 1        | 0 to 255                                                |
| ushort  | System.Uint16  | No      | 2        | 0 to 65,535                                             |
| uint    | System.UInt32  | No      | 4        | 0 to 4,294,967,295                                      |
| ulong   | System.Uint64  | No      | 8        | 0 to 18,446,744,073,709,551,615                         |
| float   | System.Single  | Yes     | 4        | Approximately ±1.5e-45 to ±3.4e38                       |
|         |                |         |          |  with ~6-9 significant figures                          |
| double  | System.Double  | Yes     | 8        | Approximately ±5.0e-324 to ±1.7e308                     |
|         |                |         |          |  with ~15-17 significant figures                        |
| decimal | System.Decimal | Yes     | 16       | Approximately ±1.0e-28 to ±7.9e28                       |
|         |                |         |          |  with 28-29 significant figures                         |
| char    | System.Char    | N/A     | 2        | Any Unicode character (16 bit)                          |
| bool    | System.Boolean | N/A     | 1 / 2    | true or false                                           |
+---------+----------------+---------+----------+---------------------------------------------------------+

请参阅此处了解更多信息。

float（System.Single的C#别名）和double（System.double的C#别名。float为32位；double是64位。换句话说，它们表示如下数字：

10001.10010110011

二进制数和二进制点的位置都在值中编码。

decimal（System.decimal的C#别名）是浮点小数点类型。换句话说，它们表示如下数字：

12345.65789

同样，小数点的数字和位置都编码在值中——这使得小数点仍然是浮点类型而不是定点类型。

需要注意的重要一点是，人类习惯于以十进制形式表示非整数，并期望以十进制表示得到精确的结果；并不是所有的十进制数字都可以用二进制浮点表示，例如0.1，所以如果使用二进制浮点值，实际上会得到0.1的近似值。当使用浮点小数点时，仍然会得到近似值——例如，1除以3的结果无法精确表示。

至于在以下情况下使用什么：

对于“自然精确小数”的值，最好使用小数。这通常适用于人类发明的任何概念：财务价值是最明显的例子，但也有其他例子。例如，考虑给潜水员或滑冰运动员的分数。对于那些本质上更为人为的、无论如何都无法精确测量的值，浮点/双精度更为合适。例如，科学数据通常以这种形式表示。在这里，原始值从一开始就不是“小数精度”的，因此对于预期结果来说，保持“小数精度精度”并不重要。浮点二进制点类型比小数更快。