परिशुद्धता (कंप्यूटर विज्ञान)

कंप्यूटर विज्ञान में, संख्यात्मक मात्रा की सटीकता उस विवरण का माप है जिसमें मात्रा व्यक्त की जाती है। इसे आमतौर पर बिट्स में मापा जाता है, लेकिन कभी-कभी दशमलव अंकों में भी। यह परिशुद्धता (अंकगणित) से संबंधित है, जो किसी मान को व्यक्त करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अंकों की संख्या का वर्णन करता है।

कुछ मानकीकृत सटीक प्रारूप हैं डबल-परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप प्रारूप
 * अर्ध-परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप
 * एकल-परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप
 * चौगुनी-परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप
 * ऑक्टूपल-सटीक फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप

इनमें से, ऑक्टूपल-प्रिसिजन प्रारूप का उपयोग शायद ही कभी किया जाता है। सिंगल- और डबल-प्रिसिजन प्रारूप सबसे अधिक व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं और लगभग सभी प्लेटफार्मों पर समर्थित हैं। अर्ध-सटीक प्रारूप का उपयोग विशेष रूप से यंत्र अधिगम  के क्षेत्र में बढ़ रहा है क्योंकि कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्वाभाविक रूप से त्रुटि-सहिष्णु हैं।

राउंडिंग त्रुटि
परिशुद्धता अक्सर गणना में पूर्णांकन त्रुटियों का स्रोत होती है। किसी संख्या को संग्रहीत करने के लिए उपयोग की जाने वाली बिट्स की संख्या अक्सर सटीकता में कुछ हानि का कारण बनेगी। एक उदाहरण आईईईई एकल परिशुद्धता फ़्लोटिंग पॉइंट मानक में पाप (0.1) को संग्रहीत करना होगा। त्रुटि तब अक्सर बढ़ जाती है क्योंकि बाद की गणना डेटा का उपयोग करके की जाती है (हालांकि इसे कम भी किया जा सकता है)।

यह भी देखें

 * मनमाना-सटीक अंकगणित
 * विस्तारित परिशुद्धता
 * IEEE754 (IEEE फ़्लोटिंग पॉइंट मानक)
 * पूर्णांक (कंप्यूटर विज्ञान)
 * महत्वपूर्ण लोग
 * काट-छाँट
 * अनुमानित कंप्यूटिंग