проблема у вас возникли относится к тому, как числа с плавающей точкой представлены на компьютере. Более подробное обсуждение представлений с плавающей запятой появляется в конце моего ответа (раздел" представление с плавающей запятой"). Элемент TL; DR версия: поскольку компьютеры имеют конечное количество памяти, числа могут быть представлены только с конечной точностью. Таким образом, точность чисел с плавающей запятой ограничена определенным числом десятичных знаков места (около 16 значащих цифр для двойной точности значения по умолчанию используется в MATLAB).

фактическая и отображаемая точность

Теперь рассмотрим конкретный пример в вопросе... пока 24.0000 и 24.0000 are отображается таким же образом, оказывается, что они на самом деле отличаются очень маленькими десятичными суммами в этом случае. Вы не видите его, потому что MATLAB только показывает 4 значащих цифры мимо по умолчанию, сохраняя общий дисплей аккуратным и аккуратным. если вы хотите увидеть полную точность, вы должны либо выдать format long команда или просмотр a шестнадцатеричное представление номер:

>> pi
ans =
    3.1416
>> format long
>> pi
ans =
   3.141592653589793
>> num2hex(pi)
ans =
400921fb54442d18

инициализированные значения и вычисленные значения

поскольку существует только конечное число значений, которые могут быть представлены для числа с плавающей запятой, вычисление может привести к значению, которое находится между двумя из них представления. В таком случае результат должен быть округлен до одного из них. Это вводит небольшой ошибка точности машины. Это также означает, что инициализация значения непосредственно или с помощью некоторых вычислений может дать несколько иные результаты. Например, значение 0.1 нет точно представление с плавающей запятой (т. е. оно слегка округляется), и поэтому вы получаете противоинтуитивные результаты, такие как это из-за ошибок округления накопить:

>> a=sum([0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1]);  % Sum 10 0.1s
>> b=1;                                               % Initialize to 1
>> a == b
ans =
  logical
   0                % They are unequal!
>> num2hex(a)       % Let's check their hex representation to confirm
ans =
3fefffffffffffff
>> num2hex(b)
ans =
3ff0000000000000

Как правильно обрабатывать сравнения с плавающей запятой

a = 24;
b = 24.000001;
tolerance = 0.001;
if abs(a-b) < tolerance, disp('Equal!'); end

отобразится "равно!".

затем вы можете изменить свой код на что-то например:

points = points((abs(points(:,1)-vertex1(1)) > tolerance) | ...
                (abs(points(:,2)-vertex1(2)) > tolerance),:)

---

представление с плавающей запятой

хороший обзор чисел с плавающей запятой (и в частности стандарт IEEE 754 для арифметики с плавающей запятой) составляет Что Каждый Компьютерный Ученый Должен Знать Об Арифметике С Плавающей Запятой Дэвид Голдберг.

двоичное число с плавающей запятой на самом деле представлено тремя целыми числами: знаковый бит s, знаменатель (или коэффициент/дробь) b, и экспоненты e. для формата двойной точности с плавающей запятой, каждое число представлено 64 битами, расположенными в памяти следующим образом:

реальное значение может быть найдено с помощью следующей формулы:

этот формат позволяет представлениях чисел в диапазоне от 10^-308 до 10^308. Для MATLAB вы можете получить эти ограничения от realmin и realmax:

>> realmin
ans =
    2.225073858507201e-308
>> realmax
ans =
    1.797693134862316e+308

ошибки машинной точности дают о себе знать в различных способов, как описано в приведенных выше примерах.

чтобы лучше понять эти ошибки округления, полезно посмотреть на относительную точность с плавающей запятой, обеспечиваемую функцией eps, который количественно определяет расстояние от заданного числа до следующего по величине представления с плавающей запятой:

>> eps(1)
ans =
     2.220446049250313e-16
>> eps(1000)
ans =
     1.136868377216160e-13

обратите внимание, что точность относительные к размеру данного числа представляется; большие числа будут иметь больше расстояния между представлениями с плавающей запятой, и таким образом будет иметь меньше цифр точности после десятичной точки. Это может быть важным соображением при некоторых расчетах. Рассмотрим следующий пример:

>> format long              % Display full precision
>> x = rand(1, 10);         % Get 10 random values between 0 and 1
>> a = mean(x)              % Take the mean
a =
   0.587307428244141
>> b = mean(x+10000)-10000  % Take the mean at a different scale, then shift back
b =
   0.587307428244458

обратите внимание, что когда мы перекладываем значения x из серии [0 1] в серии [10000 10001], вычислить среднее, а затем вычесть среднее смещение для сравнения, мы получаем значение, которое отличается для последних 3 значащих цифр. Это иллюстрирует, как смещение или масштабирование данных может изменить точность вычислений, выполняемых на нем, что-то, что должно быть учтено с определенными проблемами.