gmp_binomial 함수는 확률 분포를 계산할 때 p가 0에 가까울 때 왜곡되는 현상이 발생하는 이유는 다음과 같습니다.
1. 소수점 오류: p가 0에 가까울 때, gmp_binomial 함수는 소수점 오류를 발생시켜 정확한 결과를 제공하지 못할 수 있습니다. 이 오류는 p가 0에 가까울수록 심해집니다.
2. 소수점 연산: gmp_binomial 함수는 소수점 연산을 수행할 때, 부동소수점 오류를 발생시켜 정확한 결과를 제공하지 못할 수 있습니다. 이 오류는 p가 0에 가까울수록 심해집니다.
p = 0.01, n = 100일 때 gmp_binomial 함수의 결과가 왜곡되는지 확인해 보면 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
python
import gmpy2
p = 0.01
n = 100
k = 0
while k <= n:
prob = gmpy2.binomial_coefficient(n, k) * (p k) * ((1 - p) (n - k))
print(f"k = {k}, prob = {prob}")
k += 1
이 예제에서는 k가 0에서 n까지 증가하는 동안, gmp_binomial 함수를 사용하여 확률 분포를 계산합니다. 결과를 확인해 보면, p가 0에 가까울 때 gmp_binomial 함수의 결과가 왜곡되는 것을 볼 수 있습니다.
p가 0에 가까울 때 gmp_binomial 함수를 사용하여 확률 분포를 계산하는 대안은 다음과 같습니다.
1. 정수 연산: p가 0에 가까울 때, 정수 연산을 사용하여 확률 분포를 계산할 수 있습니다. 이 방법은 소수점 오류를 발생시키지 않습니다.
2. 정확한 소수점 연산: p가 0에 가까울 때, 정확한 소수점 연산을 사용하여 확률 분포를 계산할 수 있습니다. 이 방법은 부동소수점 오류를 발생시키지 않습니다.
예를 들어, p = 0.01, n = 100일 때, 정수 연산을 사용하여 확률 분포를 계산하는 예제는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
python
import math
p = 0.01
n = 100
k = 0
while k <= n:
prob = math.comb(n, k) * (p k) * ((1 - p) (n - k))
print(f"k = {k}, prob = {prob}")
k += 1
이 예제에서는 k가 0에서 n까지 증가하는 동안, 정수 연산을 사용하여 확률 분포를 계산합니다. 결과를 확인해 보면, p가 0에 가까울 때 gmp_binomial 함수의 결과가 왜곡되지 않는 것을 볼 수 있습니다.
2025-06-13 07:15