반올림 오류는 무엇입니까?
반올림 오류 또는 반올림 오류는 숫자를 정수 또는 소수가 더 적은 수로 변경하여 발생하는 수학적 오산 또는 양자화 오류입니다. 기본적으로 정확한 산술을 사용하는 수학 알고리즘의 결과와 동일한 숫자 또는 숫자의 약간 덜 정확한 반올림 버전을 사용하는 동일한 알고리즘의 차이입니다. 반올림 오류의 중요성은 상황에 따라 다릅니다.
대부분의 경우 무시할 정도로 중요하지는 않지만 반올림 오류는 현재의 컴퓨터 금융 환경에서 누적 효과를 가질 수 있으며, 이 경우 수정해야합니다. 반올림 오차는 일련의 계산에서 반올림 된 입력을 사용할 때 특히 문제가 될 수 있으며, 이로 인해 오차가 복합적이고 때로는 계산을 압도합니다.
"반올림 오류"라는 용어는 때로는 대기업에 중요하지 않은 금액을 나타내는 데 사용되기도합니다.
반올림 오류 작동 방법
많은 회사의 재무 제표에는 "반올림으로 인해 숫자가 더해지지 않을 수 있습니다"라는 경고가 일상적으로 나타납니다. 이러한 경우, 명백한 오류는 재무 스프레드 시트의 문제로만 발생하므로 수정이 필요하지 않습니다.
반올림 오류의 예
예를 들어, 금융 기관이 특정 달에 모기지 론에 대한 이자율을 실수로 반올림하여 고객에게 각각 3.60 % 및 4.70 %가 아닌 4 % 및 5 %의 이자율이 부과되는 상황을 생각해보십시오. 이 경우 반올림 오류는 수만 명의 고객에게 영향을 줄 수 있으며 오류의 규모로 인해 거래를 수정하고 오류를 수정하는 데 수십만 달러의 비용이 발생합니다.
빅 데이터 및 관련 고급 데이터 과학 응용 프로그램의 폭발은 반올림 오류 가능성을 증폭 시켰습니다. 여러 번 반올림 오류가 우연히 발생합니다. 본질적으로 예측할 수 없거나 제어하기가 어렵 기 때문에 빅 데이터에서 발생하는 "청정 데이터"의 많은 문제가 있습니다. 다른 경우, 연구원이 무의식적으로 변수를 소수로 반올림하면 반올림 오류가 발생합니다.
클래식 반올림 오류
고전적인 반올림 오류 예제에는 Edward Lorenz의 이야기가 포함됩니다. 1960 년경, MIT의 Lorenz 교수는 날씨 패턴을 시뮬레이션하는 초기 컴퓨터 프로그램에 숫자를 입력했습니다. Lorenz는 단일 값을.506127에서.506으로 변경했습니다. 놀랍게도, 이 작은 변화는 그의 프로그램이 만들어 낸 전체 패턴을 극적으로 변화 시켰으며, 2 개월 이상의 시뮬레이션 된 날씨 패턴의 정확도에 영향을 미쳤다.
예상치 못한 결과로 Lorenz는 자연이 작동하는 방식에 대한 강력한 통찰력을 얻었습니다. 작은 변화는 큰 결과를 가져올 수 있습니다. Lorenz가 나비 날개의 플랩이 궁극적으로 토네이도를 유발할 수 있다고 제안한 후에이 아이디어는“나비 효과”로 알려지게되었습니다. 그리고“초기 조건에 대한 민감한 의존성”으로도 알려진 나비 효과는 미래를 예측하는 것이 거의 불가능하다는 심오한 추론을 가지고 있습니다. 오늘날, 보다 우아한 형태의 나비 효과는 혼돈 이론으로 알려져 있습니다. 이러한 효과의 추가 확장은 Benoit Mandelbrot의 프랙탈 연구와 금융 시장의 "무작위성"에서 인정됩니다.
