java.lang.Math—；是“；在1 ULP和x201D范围内；排他性的还是包容性的？

java.lang.Math

文档中提到了许多函数，例如：

计算结果必须在精确结果的1 ulp范围内

但我还没有找到这到底意味着什么。它是排他性的还是包容性的？换句话说，如果精确结果可以用double表示，那么返回值将包含精确结果，还是仍可能被1 ULP关闭

例如，我们可以依赖

Math.pow（3.0，2.0）==9.0

？我知道，对双打来说，使用平等比较几乎总是一个坏主意，所以我问这个问题主要是出于好奇，并且当人们做类似的事情时，能够指出他们的错误（或让他们放心）。

实施规范的质量涉及两个属性， 返回结果的准确性和方法的单调性。 浮点数学方法的精度是根据 ulps，最后一个位置的单位。对于给定的浮点格式 特定实数值的ulp是两者之间的距离 括住该数值的浮点值。讨论时 一种方法作为一个整体而不是某一特定位置的准确性 参数中引用的ULP数是任何情况下最坏的错误数 论点如果某个方法的错误始终小于0.5 ulps，则 方法始终返回最接近精确值的浮点数 结果；这种方法是正确的四舍五入。正确的四舍五入方法 通常是浮点近似的最佳值；然而， 对于许多浮点方法来说，正确地使用它们是不切实际的 四舍五入

相反，对于Math类，更大的错误范围是1或2个ULP 允许使用某些方法非正式地，具有1 ulp错误界限， 当精确结果是一个可表示的数字时，精确结果 应作为计算结果返回；否则 两个包含精确结果的浮点值可能是 已返回。

对于数量级较大的精确结果，则 括号可以是无限的。除了个人论点的准确性， 在不同参数下保持方法之间的正确关系 这一点也很重要。因此，大多数方法的ulp大于0.5 误差必须是半单调的：只要数学模型 函数是非递减的，浮点近似也是如此， 同样，只要数学函数是非递增的，它也是非递增的 浮点近似。并非所有具有1的近似值 ulp精度将自动满足单调性要求

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哦，我不知道我读这篇文章时怎么会错过这一部分。无论如何，这完美地回答了这个问题。我已经编辑了一点。