Yuvarlama Hatası Nedir?
Yuvarlama hatası veya yuvarlama hatası, bir sayıyı bir tam sayıya veya daha az ondalık sayıya değiştirmekten kaynaklanan bir matematiksel yanlış hesaplama veya nicemleme hatasıdır. Temel olarak, tam aritmetik kullanan bir matematiksel algoritmanın sonucu ile aynı sayı veya sayıların biraz daha az hassas, yuvarlak bir versiyonunu kullanan aynı algoritma arasındaki farktır. Yuvarlama hatasının önemi koşullara bağlıdır.
Çoğu durumda göz ardı edilecek kadar önemsiz olmakla birlikte, bir yuvarlama hatasının günümüzün bilgisayarlı finansal ortamında birikimli bir etkisi olabilir, bu durumda düzeltilmesi gerekebilir. Yuvarlama hatası, bir dizi hesaplamada yuvarlatılmış giriş kullanıldığında, özellikle hatanın birleşmesine ve bazen de hesaplamanın üstesinden gelmesine neden olduğunda, bir yuvarlama hatası sorunlu olabilir.
"Yuvarlama hatası" terimi de bazen çok büyük bir şirket için önemli olmayan bir miktarı belirtmek için kullanılır.
Yuvarlama Hatası Nasıl Çalışır?
Birçok şirketin mali tabloları rutin olarak "yuvarlama nedeniyle sayıların toplanamayacağı" uyarısını taşır. Bu gibi durumlarda, görünen hata sadece finansal e-tablonun tuhaflıklarından kaynaklanır ve düzeltilmesi gerekmez.
Yuvarlama Hatası Örneği
Örneğin, bir finansal kurumun belirli bir ayda yanlışlıkla ipotek kredileri üzerinden faiz oranlarını yuvarladığı ve müşterilerinin sırasıyla% 3.60 ve% 4.70 yerine% 4 ve% 5 faiz oranları almasıyla sonuçlanan bir durumu ele alalım. Bu durumda, yuvarlama hatası on binlerce müşterisini etkileyebilir ve hatanın büyüklüğü kurumun işlemleri düzeltmek ve hatayı düzeltmek için yüz binlerce dolar harcama yapmasına neden olur.
Büyük verilerin patlaması ve ilgili gelişmiş veri bilimi uygulamaları, yalnızca yuvarlama hatalarını artırdı. Çoğu zaman yuvarlama hatası tesadüfen meydana gelir; doğası gereği öngörülemez veya kontrol edilmesi güçtür - bu nedenle, büyük verilerden elde edilen birçok "temiz veri" sorunu. Diğer zamanlarda, bir araştırmacı bilmeden bir değişkeni birkaç ondalığa yuvarladığında yuvarlama hatası oluşur.
Klasik Yuvarlama Hatası
Klasik yuvarlama hatası örneği Edward Lorenz'in hikayesini içerir. 1960 civarında, MIT'de profesör olan Lorenz, sayıları hava durumunu simüle eden erken bir bilgisayar programına girdi. Lorenz tek bir değeri.506127'den.506'ya değiştirdi. Şaşırtıcı bir şekilde, bu küçük değişiklik, programının ürettiği tüm deseni büyük ölçüde değiştirdi ve iki aydan fazla simüle edilmiş hava durumu modellerinin doğruluğunu etkiledi.
Beklenmedik sonuç Lorenz'in doğanın işleyişine ilişkin güçlü bir kavrayışa yol açtı: küçük değişikliklerin büyük sonuçları olabilir. Fikir, Lorenz bir kelebeğin kanatlarının kapağının nihayetinde bir kasırgaya neden olabileceğini öne sürdükten sonra “kelebek etkisi” olarak biliniyordu. “Başlangıç koşullarına duyarlı bağımlılık” olarak da bilinen kelebek etkisi derin bir sonuç doğurur: geleceği tahmin etmek neredeyse imkansız olabilir. Günümüzde kelebek efektinin daha zarif bir şekli kaos teorisi olarak bilinir. Bu etkilerin diğer uzantıları Benoit Mandelbrot'un fraktallar ve finansal piyasaların "rastgeleliği" üzerine yaptığı araştırmada tanınmaktadır.