Yuvarlama hatası
Yuvarlama Hatası Nedir?
Yuvarlama hatası veya yuvarlama hatası, bir sayının bir tam sayıya veya daha az ondalıklı bir sayıya değiştirilmesinden kaynaklanan matematiksel bir yanlış hesaplama veya niceleme hatasıdır. Temel olarak, tam aritmetik kullanan matematiksel bir algoritmanın sonucu ile aynı sayı veya sayıların biraz daha az hassas, yuvarlatılmış bir versiyonunu kullanan aynı algoritmanın sonucu arasındaki farktır. Yuvarlama hatasının önemi koşullara bağlıdır.
Çoğu durumda göz ardı edilebilecek kadar önemsiz olsa da, bir yuvarlama hatası günümüzün bilgisayarlı mali ortamında kümülatif bir etkiye sahip olabilir ve bu durumda düzeltilmesi gerekebilir. Yuvarlama hatası, bir dizi hesaplamada yuvarlatılmış girdi kullanıldığında, hatanın birleşmesine ve bazen de hesaplamayı aşmasına neden olduğunda özellikle sorunlu olabilir.
“Yuvarlama hatası” terimi de bazen çok büyük bir şirket için önemli olmayan bir miktarı belirtmek için kullanılır.
Yuvarlama Hatası Nasıl Çalışır?
Pek çok şirketin mali tabloları rutin olarak “sayılar yuvarlama nedeniyle toplanmayabilir” uyarısını taşır. Bu gibi durumlarda, görünen hata yalnızca finansal hesap tablosunun tuhaflıklarından kaynaklanır ve düzeltilmesi gerekmez.
Yuvarlama Hatası Örneği
Örneğin, bir finans kuruluşunun belirli bir ayda mortgage kredilerinin faiz oranlarını yanlışlıkla yuvarlayarak müşterilerinin sırasıyla% 3.60 ve% 4.70 yerine% 4 ve% 5 faiz oranlarıyla sonuçlandığı bir durumu düşünün. Bu durumda, yuvarlama hatası on binlerce müşterisini etkileyebilir ve hatanın büyüklüğü, kurumun işlemleri düzeltmek ve hatayı düzeltmek için yüzbinlerce dolar harcama yapmasına neden olabilir.
Büyük verilerin ve ilgili gelişmiş veri bilimi uygulamalarının patlaması, yalnızca yuvarlama hataları olasılığını artırdı. Çoğu zaman, sadece şans eseri bir yuvarlama hatası oluşur; doğası gereği öngörülemez veya başka şekilde kontrol edilmesi zordur – bu nedenle, büyük veriden gelen “temiz veriler” ile ilgili birçok sorun vardır. Diğer zamanlarda, bir araştırmacı bilmeden bir değişkeni birkaç ondalık sayıya yuvarladığında bir yuvarlama hatası oluşur.
Klasik Yuvarlama Hatası
Klasik yuvarlama hatası örneği, Edward Lorenz’in hikayesini içerir. 1960 civarında, MIT’de profesör olan Lorenz, hava durumlarını simüle eden eski bir bilgisayar programına sayılar girdi. Lorenz, tek bir değeri.506127’den.506’ya değiştirdi. Şaşırtıcı bir şekilde, bu küçük değişiklik, programının ürettiği tüm kalıbı büyük ölçüde değiştirdi ve iki aydan fazla süren simüle edilmiş hava durumu modellerinin doğruluğunu etkiledi.
Beklenmeyen sonuç, Lorenz’i doğanın nasıl işlediğine dair güçlü bir kavrayışa götürdü: küçük değişikliklerin büyük sonuçları olabilir. Lorenz, kelebeğin kanat çırpmasının nihayetinde bir kasırgaya neden olabileceğini öne sürdükten sonra bu fikir “kelebek etkisi” olarak bilinmeye başladı. Ve “başlangıç koşullarına duyarlı bağımlılık” olarak da bilinen kelebek etkisinin derin bir sonucu var: Geleceği tahmin etmek neredeyse imkansız olabilir. Günümüzde kelebek etkisinin daha zarif bir şekli kaos teorisi olarak biliniyor. Bu etkilerin diğer uzantıları, Benoit Mandelbrot’un fraktallar ve finans piyasalarının “rastlantısallığı” üzerine yaptığı araştırmada fark edilmiştir.