你說的沒錯，但想法是錯的。
不管整數、單（倍）精度浮點數都只是一連串的 0, 1
對電腦而言 int32 的 2 x 2 就是 00000000000000000000000000000010 x 00000000000000000000000000000010

在這裡，我們假設每一個位元出錯的機率都是一樣的，也就是「出錯」不表示只有小數值會改變，例如，乘數的第二個位元出錯，由零變成一，那結果就會和正確數值差二十億倍.....同理，浮點數的構造雖然比較複雜，但出錯的結果也會大致是這種情形。
因此以十進位的小數精確度觀念來思考電腦運算出錯的情形是錯的，可能一個位元的出錯，就會造成億萬倍的差別.....

以 prime95 來說，目前我只遇過「數值不在預測的 0.4 之內」的錯誤，也就是某個運算結果應該小於 0.4, 從這裡我們就可以計算 prime95 的可靠性。

以浮點數來說，正負數大致一樣多的，而 0.4 這個值十分接近零（我們當成零來看），因此我們可以假設，一但有一個位元出錯，可能造成的結果，不是大於 0.4, 就是小於 0.4, 而且這兩者的機率一樣，其中只有大於 0.4 的值才會被判為錯誤......

所以結論是，prime95 有二分之一的機會找出你的電腦是不是有可能會出錯，所以當你跑一小時沒出錯時，只能代表這一小時中沒出錯的機率是二分之一；同理，當你跑二十四小時，代表二十四小時中，沒出錯的機率是二分之一。