1、软办法1，自己写一个模拟无限小数的各种不丢失精度的运算。这种方式c里面需要自己实现，或找其他现成的方式，在c++/c#/java里已经有现成的方法和类了。
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2、定义为float型，保留6位小数，最后的数字出现误差是正常的，原因是float型精度不足。解决方法：ave不用float型，改为double型。
3、所以如果要使计算能够得出正确结果，可以尝试在输入的时候将有效位数扩展，以确保得出正确结果。比如要输出6的结果，可以设sx=6000001，这样可以使浮点数表示结果为大于6的尽可能小的值。
软办法1，自己写一个模拟无限小数的各种不丢失精度的运算。这种方式c里面需要自己实现，或找其他现成的方式，在c++/c#/java里已经有现成的方法和类了。
一般是：根据问题领域所容许的的精度，定义一个误差上限（一个极小数）。然后在浮点计算时，计算结果与这个误差上限作比较，而不是与0作比较。
这是在算除法时出现小数精度不足的问题，但这个题目的答案应该是2008*1/2*2/3*3/4*...*2008/2009 因为你是说第2008次，那分子是2008才对。如果你算到1只是算到2007次。
因为浮点数据是不能准确表示的。所以浮点运算会产生误差，同时运算速度又比整数要慢上几十倍，所以，可以用整数表示的数据就不要用浮点数表示。
运算后再编码存储到变量中或临时变量中，而运算是由CPU直接处理的，因此你可以看到有个0.000002的误差数，而printf是个函数，对误差进行了修正。
单精度浮点型（Float）可以用来实数，占用4个字节32位存储空间，数值范围较大，可以表示-4E38到+4E38，其中阶码7位，符号位1位，尾数24位。
lim(f(x)-f(0))/(x-0)=lim（f(x)/x(1-cos))*lim(1-cosx)=-1*0=0，故f(0)=0，是驻点。
while(fabs(x2-x1)le-6)//当误差大于10的负六次方循环。{x1=x2；x2=cos(x1)；} printf(x=%f\n，x2)；} 牛顿迭代法，是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
a/s虽然都是double类型，但是当s是int类型时，就会由于超过范围引发错误，而s记录的是阶乘值，随n变大增长的速度很快，超过范围是可能的。
题目所说的“当取8位小数时，结果约为86602621”有误。经用WINDOWS计算器验证，程序的计算是正确的。输出的第一行是验证用的，可以删除。
1、在低位部分的首位不是1时不会有误差。如果低位部分首位是1，那就会出现你看到的负值了。
2、为了防止数据的溢出，如果超过了long类型的值域，应该让long类型与实型数据混合运算，这样，根据不同类型数据混合运算的规则，转化为高字节再运算。
3、一般是：根据问题领域所容许的的精度，定义一个误差上限（一个极小数）。然后在浮点计算时，计算结果与这个误差上限作比较，而不是与0作比较。
一般是：根据问题领域所容许的的精度，定义一个误差上限（一个极小数）。然后在浮点计算时，计算结果与这个误差上限作比较，而不是与0作比较。
所以如果要使计算能够得出正确结果，可以尝试在输入的时候将有效位数扩展，以确保得出正确结果。比如要输出6的结果，可以设sx=6000001，这样可以使浮点数表示结果为大于6的尽可能小的值。
这是在算除法时出现小数精度不足的问题，但这个题目的答案应该是2008*1/2*2/3*3/4*...*2008/2009 因为你是说第2008次，那分子是2008才对。如果你算到1只是算到2007次。
我的运行结果和你的一样，我用的编译器分别是：gcc 2 和 Turbo C 0 我用Excel模拟了你的fun函数的运算过程，得到如下截图：从截图可以看出，l 和 x 最后都产生了误差。但是结果都一直逼近。
估计是你在计算器上算错了，或者你的计算器的精度不够。我把你的C程序跑了几遍，结果和你运行C的结果一样。然后我又在Mathmatica里面算了一遍，结果和C得到的结果是一样的。具体见下面两张截图。