我有一个复杂的函数，包括非常（非常）大的数字，我用scipy.minimize优化函数。
很久以前，当我实现了我使用numpy.float128()数字的函数时，因为我认为它可以更好地处理大数字。
然而，我参加了一门课程，并了解到python ints（和我想的浮动）可以是任意大的。
我将我的代码更改为使用简单整数，（将初始化从a = np.float128()更改为a = 0），令人惊讶的是，如果我使用a = 0和{{a = np.float128 a = np.float128()，则相同的函数具有不同的最优值1}}，如果我用fe运行最小化SLSQP 10次，我得到相同的结果。我使用{{1}}方法进行边界优化。
代码很复杂，我认为不需要回答我的问题，但如果需要，我可以提供。
那怎么会发生这种情况呢？我应该使用哪种类型？这是某种精确错误吗？