Hay un negativo [matemático] 0 [/ matemático], simplemente es igual al cero normal. Para cada número real [matemática] a [/ matemática], tenemos un número −a [matemática] −a [/ matemática] tal que a + (- a) = 0 [matemática] a + (- a) = 0 [/ matemática ] Entonces, para 0 [matemáticas] 0 [/ matemáticas], tenemos 0 + (- 0) = 0 [matemáticas] 0 + (- 0) = 0 [/ matemáticas]. Sin embargo, 0 [matemática] 0 [/ matemática] también tiene la propiedad de que 0 + b = b [matemática] 0 + b = b [/ matemática] para cualquier [matemática] b [/ matemática]. Entonces −0 = 0 [matemática] −0 = 0 [/ matemática] estará cancelando la [matemática] 0 [/ matemática] en el lado izquierdo.
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Debe tener en cuenta que en la aritmética de FPU, 0 no necesariamente tiene que significar exactamente cero, sino que también tiene un valor demasiado pequeño para ser representado usando un tipo de datos dado, por ejemplo
a = -1 / 1000000000000000000.0
a es demasiado pequeño para ser representado correctamente por flotante (32 bits), por lo que está “redondeado” a -0.
Ahora, digamos que nuestro cálculo continúa:
b = 1 / a
Como a es flotante, dará como resultado un infinito que está bastante lejos de la respuesta correcta de -1000000000000000000.0
Ahora calculemos b si no hay -0 (entonces a se redondea a +0):
b = 1 / +0
b = + infinito
El resultado es incorrecto nuevamente debido al redondeo, pero ahora está “más equivocado”, no solo numéricamente, sino más importante debido a un signo diferente (el resultado del cálculo es + infinito, el resultado correcto es -1000000000000000000.0).
Aún se podría decir que realmente no importa, ya que ambos están equivocados. Lo importante es que hay muchas aplicaciones numéricas donde el resultado más importante del cálculo es el signo, por ejemplo, al decidir si girar a la izquierda o la derecha en la encrucijada utilizando algún algoritmo de aprendizaje automático, puede interpretar un valor positivo => girar izquierda, valor negativo => girar a la derecha, la “magnitud” real del valor es solo “coeficiente de confianza”.