$|b|+|c|$具有与极值相同的数量级。因此，无论您有多少有效数字$|b|+|c|$尽可能准确地计算极值的位置。通过确保您的支架是其中的一小部分，您可以确保您有一个可到达的条件，同时仍然尽可能地获得尽可能高的准确性。

例如，假设您的极值在$10^9$并且您正在以单精度工作。有 7 个信号。无花果。在单精度中，你只能希望得到一个答案 within$100$的实际值（单精度根本没有精度做得更好）。在这种情况下，您必须将误差容限（不等式的 rhs）至少设置为$100$否则您的算法将永远不会收敛。在另一种情况下，您可以有一个具有极值的函数$10^{-3}$. 如果你使用上次运行的参数，你会发现一个介于 -100 和 100 之间的数字，而且离你很远。

但是，如果您将 epsilon 设置为$10^{-7}$，您将测量极值的准确度约为$100$在第一种情况下，准确度约为$10^{-10}$在收敛之前的第二种情况。这在两种情况下都使用完全相同的参数。

当您在浮点运算中存在未知的极值位置时，这是一种解决方法。如果您有任意精度，或者知道解决方案的大致位置，您可以设置一个固定的误差范围，并且该算法将运行良好。