GPT-4的解答：

当你有两个数据源，它们的精度都为0.1时，然后将它们相乘。在这个情况下，你不能直接将最终结果的精度视为0.1。相反，你需要考虑乘法操作如何影响结果的精度。

假设两个数据源分别为 A 和 B，它们的数值分别为 a 和 b，精度分别为 Δa 和 Δb。当你将这两个数据源相乘时，结果 C = a * b。错误传播的一般方法是使用偏导数来评估相对误差。在这里，我们可以计算 C 相对于 a 和 b 的偏导数。

?C/?a = b
?C/?b = a

根据这些偏导数，我们可以计算结果的相对误差：

(ΔC/C)? = [(?C/?a) * (Δa/a)]? + [(?C/?b) * (Δb/b)]?

将已知的误差值（Δa = Δb = 0.1）代入公式，我们可以计算出结果的相对误差。然后将这个相对误差乘以结果值 (C = a * b) 来得到结果的绝对误差 (ΔC)。

因此，当两个精度为0.1的数据源相乘时，最终结果的精度将受到相乘操作的影响。要计算结果的精度，需要使用上述方法考虑误差传播。

  
【 在 numgao (难木刀) 的大作中提到: 】
:  现在要做个东西
:  传感器给的0.1，
:  两个这样的数据源相乘，最终精度还能是0.1吗
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