在一个方面，我理解Perl的浮点是不精确的二进制表示，这导致Perl的数学有时是错误的。我不明白的是，为什么有时这些漂浮物似乎给出了确切的答案，而其他时候却没有是否可以预测Perl的浮点运算何时会给出错误的答案（即不精确的答案）
例如，在下面的代码中，当减法为"16.12-15.13"时，Perl的数学是错误的1次，当问题为"26.12-25.13"时错的2次，当题为"36.12-35.13"时错的20次。此外，由于某种原因，在上述所有测试案例中，我们的减法问题（即$subtration_eproblem）的结果一开始都是错误的，但我们对它的加减（用$x）越多，它就会变得越正确。这毫无意义，为什么我们在算术问题上加减得越多，这个值就越有可能是正确的（即精确的）？
my $subtraction_problem = 16.12 - 15.13;
my $perl_math_failures = 0;
for (my $x = -25; $x< 25; $x++){
my $result = $subtraction_problem +$x;
print "$resultn";
$perl_math_failures++ if length $result > 6;
}
print "There were $perl_math_failures perl math failures!n";
这些都不是Perl特有的。参见Goldberg：
舍入误差
将无限多个实数压缩成有限数量的位需要近似表示。尽管有无限多的整数，但在大多数程序中，整数计算的结果可以存储在32位中。相反，给定任何固定位数，大多数实数计算都会产生无法使用那么多位数精确表示的量因此，浮点计算的结果必须经常进行四舍五入，以适应其有限表示。这种舍入误差是浮点计算的特征。相对误差和Ulps一节介绍了如何测量相对误差。
既然大多数浮点计算都有舍入误差，那么如果基本算术运算引入的舍入误差比必要的多一点，这有关系吗？这个问题是贯穿本节的一个主要主题。保护数字一节讨论了保护数字，这是一种在减去两个附近数字时减少误差的方法。IBM认为保护数字非常重要，因此在1968年，它在System/360体系结构的双精度格式中添加了一个保护数字（单精度已经有了保护数字），并对该领域的所有现有机器进行了改造。举例说明了保护数字的实用性。
IEEE标准不仅仅要求使用保护数字。它给出了一个加法、减法、乘法、除法和平方根的算法，并要求实现产生与该算法相同的结果。因此，当程序从一台机器移动到另一台机器时，如果两台机器都支持IEEE标准，则基本操作的结果在每一位都是相同的。这大大简化了程序的移植。该精确规范的其他用途在精确舍入运算中给出。