浮点舍入错误。由于缺少5的素因子，0.1在基-2中不能像在基-10中那样精确地表示。正如1/3以十进制表示需要无限位数，但以3为基数表示为“0.1”，0.1以2为基数表示，而以10为基数不表示。计算机没有无限的内存。

除了其他正确答案之外，您可能还需要考虑缩放值以避免浮点运算的问题。

例如：

var result = 1.0 + 2.0;     // result === 3.0 returns true

…而不是：

var result = 0.1 + 0.2;     // result === 0.3 returns false

在JavaScript中，表达式0.1+0.2===0.3返回false，但幸运的是，浮点中的整数运算是精确的，因此可以通过缩放来避免十进制表示错误。

作为一个实际的例子，为了避免精度至关重要的浮点问题，建议1将钱作为一个整数来处理：2550美分而不是25.50美元。

1 Douglas Crockford：JavaScript：好的部分：附录A——糟糕的部分（第105页）。

想象一下，以10为基数，例如8位数的精度工作。您检查是否

1/3 + 2 / 3 == 1

并了解到这返回错误。为什么？好吧，作为真实的数字

1/3=0.333….和2/3=0.666。。。。

在小数点后八位截断，我们得到

0.33333333 + 0.66666666 = 0.99999999

当然，这与1.00000000正好相差0.00000001。

具有固定位数的二进制数的情况完全类似。作为实数，我们有

1/10=0.0001100110011001100…（底座2）

and

1/5=0.00111001100110011001…（底座2）

如果我们把这些截成七位

0.0001100 + 0.0011001 = 0.0100101

而另一方面，

3/10=0.010011001100110011…（基数2）

被截断为七位的值为0.0100110，两者相差0.0000001。

确切的情况稍显微妙，因为这些数字通常以科学符号存储。因此，例如，我们可以将其存储为1.10011*2^-4，而不是将1/10存储为0.0001100，这取决于我们为指数和尾数分配了多少位。这会影响计算的精度位数。

结果是，由于这些舍入错误，您根本不想在浮点数上使用==。相反，您可以检查它们的差值的绝对值是否小于某个固定的小数字。

其实很简单。当你有一个基数为10的系统（像我们的系统）时，它只能表示使用基数素因子的分数。10的主要因子是2和5。因此，1/2、1/4、1/5、1/8和1/10都可以清晰地表达，因为分母都使用10的素因子。相比之下，1/3、1/6和1/7都是重复小数，因为它们的分母使用3或7的素因子。在二进制（或基数2）中，唯一的素因子是2。所以你只能清楚地表达分数，它只包含2作为素因子。在二进制中，1/2、1/4、1/8都可以清晰地表示为小数。而1/5或1/10将是重复小数。因此，0.1和0.2（1/10和1/5）虽然在以10为基数的系统中是干净的小数，但在计算机运行的以2为基数的体系中是重复的小数。当你对这些重复的小数进行数学运算时，当你将计算机的以2（二进制）为基数的数字转换为更易于人类阅读的以10为基础的数字时，你最终会留下剩余部分。

从…起https://0.30000000000000004.com/

可以在数字计算机中实现的浮点数学必须使用实数的近似值及其运算。（标准版文件长达50多页，并有一个委员会处理其勘误表和进一步完善。）

这种近似是不同类型的近似的混合，每一种都可以被忽略或仔细考虑，因为其偏离精确性的特定方式。它还涉及到许多硬件和软件层面的明确例外情况，大多数人都会走过来假装没有注意到。

如果您需要无限精度（例如，使用数字π，而不是其许多较短的替代项之一），您应该编写或使用符号数学程序。

但是，如果您同意浮点数学有时在值和逻辑上是模糊的，错误可能会很快累积，并且您可以编写需求和测试来考虑这一点，那么您的代码可以经常通过FPU中的内容。

你试过胶带解决方案了吗？

尝试确定错误发生的时间，并用简短的if语句修复它们，这并不漂亮，但对于某些问题，这是唯一的解决方案，这就是其中之一。

 if( (n * 0.1) < 100.0 ) { return n * 0.1 - 0.000000000000001 ;}
                    else { return n * 0.1 + 0.000000000000001 ;}    

我在c#的一个科学模拟项目中也遇到过同样的问题，我可以告诉你，如果你忽视蝴蝶效应，它会变成一条大胖龙，咬你一口**