Co je chyba zaokrouhlování?
Chyba zaokrouhlování nebo chyba zaokrouhlování je matematická chyba v výpočtu nebo kvantizaci způsobená změnou čísla na celé číslo nebo na jedno s méně desetinnými místy. V zásadě je to rozdíl mezi výsledkem matematického algoritmu, který používá přesnou aritmetiku, a stejným algoritmem, který používá o něco méně přesnou zaoblenou verzi stejného čísla nebo čísel. Význam chyby zaokrouhlování závisí na okolnostech.
I když je to ve většině případů natolik nevýznamné, že chyba zaokrouhlování může mít v dnešním počítačovém finančním prostředí kumulativní účinek, v takovém případě může být nutné jej opravit. Chyba zaokrouhlování může být obzvláště problematická, když se zaokrouhlený vstup použije v řadě výpočtů, což způsobí, že se chyba zkombinuje a někdy se přepočítá.
Termín „chyba zaokrouhlování“ se také někdy používá k označení množství, které není pro velkou společnost významné.
Jak funguje chyba zaokrouhlování
Finanční výkazy mnoha společností běžně obsahují varování, že „čísla se nemusí zaokrouhlovat.“ V takových případech je zjevná chyba způsobena pouze chvěním finanční tabulky a není třeba ji opravit.
Příklad chyby zaokrouhlení
Zvažte například situaci, kdy finanční instituce omylem zaokrouhlí úrokové sazby hypotečních úvěrů v daném měsíci, což má za následek, že klientům budou účtovány úrokové sazby 4% a 5% namísto 3, 60% a 4, 70%. V tomto případě by chyba zaokrouhlování mohla ovlivnit desítky tisíc jejích zákazníků a velikost chyby by vedla k tomu, že by instituce vynaložila stovky tisíc dolarů na výdaje za opravu transakcí a opravu chyby.
Výbuch velkých dat a související pokročilé aplikace pro vědu o údajích pouze zesílily možnost zaokrouhlování chyb. Mnohokrát dojde k chybě zaokrouhlování jednoduše náhodou; je to ze své podstaty nepředvídatelné nebo jinak obtížně ovládatelné - z tohoto důvodu je mnoho problémů „čistých dat“ z velkých dat. Jindy dojde k chybě zaokrouhlení, když vědec nevědomky zaokrouhlí proměnnou na několik desetinných míst.
Klasická chyba zaokrouhlení
Příklad klasické chyby zaokrouhlování zahrnuje příběh Edwarda Lorenze. Kolem roku 1960 Lorenz, profesor na MIT, zadával čísla do raného počítačového programu simulujícího počasí. Lorenz změnil jednu hodnotu z. 506127 na.506. K jeho překvapení tato drobná změna drasticky změnila celý vzorec, který vytvořil jeho program, což ovlivnilo přesnost simulovaných vzorců počasí přesahujících dva měsíce.
Neočekávaný výsledek vedl Lorenze k silnému nahlédnutí do způsobu práce přírody: malé změny mohou mít velké důsledky. Tato myšlenka se stala známou jako „motýlí efekt“ poté, co Lorenz navrhl, že klapka motýlích křídel by nakonec mohla způsobit tornádo. A motýlí efekt, známý také jako „citlivá závislost na počátečních podmínkách“, má hluboký důsledek: předpovídání budoucnosti může být téměř nemožné. Dnes je elegantnější forma motýlového efektu známá jako teorie chaosu. Další rozšíření těchto účinků je známo ve výzkumu Benoit Mandelbrot o fraktálech a „náhodnosti“ finančních trhů.
