阅读《Efficient Generation of Error-Inducing Floating-Point Inputs via Symbolic Execution》这篇论文时，文中提到的Commpensated Summation没看太懂，代码如下：

查阅资料发现Compensated Summation也叫Kahan’s Summation，该算法的主要思想就是记录每次加法操作引入的误差项，然后在下次操作中补回去,从而减少误差的积累效应。

借鉴:https://blog.csdn.net/SlowIsFastLemon/article/details/103386679

按自己的理解重新实现该算法：

sum = 0
delta = 0 // 记录误差项
for i in range(100000):
	real_num = 0.1;
	num = real_num + delta; // 加和值=本次要加的值+上次精度损失,由于精度丢失,这里的delta小于零,故减去一个负数相当于加上一个正数
	temp = sum + num // 计算本次求和结果
	delta = temp - sum - num // 计算本次求和带来的精度损失,更新delta
	sum = temp // 更新sum