在数值计算中，精度是指数值计算结果与真实值之间的差距。高精度和低精度则是指数值计算结果的可信程度。
高精度可以理解为计算结果的误差很小，在数值计算中需要保持数值的精度，如金融计算、天文计算、遥感计算等领域常用高精度计算，其中高精度计算一般需要进行数值校验，确保计算结果的正确。
而低精度则是指数值计算结果的误差较大，一般可接受的误差范围较宽，例如图形计算、虚拟仿真等领域，低精度的数值计算可以保证计算效率，而不需要太高的计算准确率。
高精度和低精度的实现方法是不同的。
在计算机科学中，一般使用有限位数表示实数的浮点数或定点数，具体实现方法会根据精度需求的不同而有所区别。
对于高精度的要求，可采用字符串等方法表示实数，然后通过自定义计算方法进行计算。而低精度则可以通过直接使用CPU的浮点处理单元来进行计算。
在实际应用中，高精度和低精度各有所长，常用于不同的应用场景。
高精度计算常用于需要高精度数值的领域，例如金融计算、天文计算、数值分析等。在这些领域，需要保证计算结果的准确性和可靠性，误差会影响计算的结果和判断。因此高精度计算具有不可替代的功能。
低精度计算则适用于实时性要求较高，精度可接受一定误差的领域，例如图像处理、游戏开发、多媒体处理等。在这些领域中，计算量大，因此低精度计算可以达到更高的计算性能和更好的用户体验。
高精度和低精度计算寻求的是在计算准确率和计算效率之间的平衡。
在实际应用中，我们需要根据具体场景和计算需求来做出选择——是为了追求更高的精度而牺牲计算效率，还是为了计算效率而接受一定误差。
理论上，高精度计算可以通过取舍计算次数，使得在精度的前提下达到一定的计算效率；而低精度方法也可以通过算法优化和计算资源升级来提高其计算准确率。
综上，高精度和低精度计算在不同的场合下起到不同的作用，在使用时需要根据需求和权衡利弊来选择合适的计算方法。
关注微信