相对误差和被污染的数字
它说，每个计算机科学家应该知道什么是浮点运算
当只有舍入误差的数量级有意义时，ulps和e可以互换使用，因为它们最多相差b因子。 例如，当一个浮点数错误n ulps时，这意味着被污染的数字的数量是log_b n。 如果计算中的相对误差是n * e，那么
受污染的数字= log_b n。
当错误是n ulps时，我可以填写详细信息以获得log_b n受污染的数字。 但是关于相对误差的最后一句话的细节是什么？
这只是一个近似值。 ε被定义为ULP可以达到的最大相对误差。 从第8页的定义可以看出，它可以从1/2 ULP到β/ 2 ULP。 虽然它有很大的不同，但它与ULP的数量级相同。
由于具有n个ULP的误差的“被污染的数字的数量”是logβn，所以当存在nε的误差时它是大致相同的。 正如文中所述，这只是一个数量级的近似值。
（戈德堡的论文在一些观点上是松散的，比如将数量级的近似值和标记误差表示为“被污染的数字的数量”，即使是轻微的误差也可以改变任意数量的数字，因为当增加一个数字时会导致一系列的9 （十进制）转换为零，“被污染的位数”是错误大小的描述，而不是实际修改的位数。）
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