System.Math中的所有方法都将double作为参数并返回参数。常数也是double类型。我检查了MathNet.Numerics，似乎就是那种情况。
为什么是这样？特别是对于常数。是不是decimal应该更精确？在进行计算时，这通常不会有用吗？
这是一种经典的速度与准确性权衡。
但是，请记住，对于PI，例如，您需要的最多数字是41。
你需要的pi的最大位数是41.要计算宇宙的周长，误差小于质子的直径，你需要41位数的pi†。对于您可能遇到的任何圆测量问题，41个数字在pi中的准确度是足够的，这似乎是安全的。因此，在2002年计算的超过一万亿个数字的pi中，超过41个的所有数字都没有实际价值。
另外，decimal和double的内部存储结构略有不同。十进制设计用于存储基数为10的数据，其中使用双精度数（和浮点数）来保存二进制数据。在二进制机器上（如现有的每台计算机），当在其范围内存储任何数字时，double将减少浪费的比特。
还要考虑：
System.Double 8 bytes Approximately ±5.0e-324 to ±1.7e308 with 15 or 16 significant figures System.Decimal 12 bytes Approximately ±1.0e-28 to ±7.9e28 with 28 or 29 significant figures
如您所见，decimal的范围较小，但精度较高。
不， - 小数不再是“精确”而不是双打，或者就此而言，任何类型。 “准确性”的概念（当谈到计算机中的数字表示时）是错误的。任何类型在表示某些数字时绝对是100％精确。无符号字节在表示从0到255的整数时是100％精确的。但它们对于分数或对于范围之外的负数或整数没有好处。
小数在表示一组基数10值时是100％精确的。双精度（因为它们使用二进制IEEE指数表示来存储它们的值）精确地表示一组二进制数。一般来说，它们都不比另一个更准确，它们只是出于不同的目的。
详细说明，因为我似乎对某些读者不够清楚......
如果将每个可表示为十进制数的数字，并在数字线上标记它们中的每一个，则在每对相邻数字之间存在一个额外的无穷大实数，这些数字不能表示为小数。可以对可以表示为double的数字进行完全相同的陈述。如果您在数字行上标记为蓝色的每个小数，并且除了整数之外，每个红色都标记为红色，那么在两种颜色中标记相同值的地方很少。一般来说，对于99.99999％的分数，（请不要挑选我的百分比）蓝色套装（小数）是一组完全不同的红色套装（双打）。
这是因为我们对蓝色集合的定义是它是基数10尾数/指数表示，而double是基数2尾数/指数表示。任何表示为基数2尾数和指数的值，(1.00110101001 x 2 ^ (-11101001101001)表示取尾数值（1.00110101001）并将其乘以指数的幂乘以2（当指数为负时，这等于将2除以绝对值的幂的指数）。这意味着当指数为负数时（或者尾数的任何部分是分数二进制），该数字不能表示为十进制尾数和指数，反之亦然。
对于任意实数，随机落在实数行上，它将更接近蓝色小数之一，或者更接近红色双精度之一。
十进制更精确但范围更小。您通常会使用Double进行物理和数学计算，但您可以使用Decimal进行财务和货币计算。
有关详细信息，请参阅msdn上的以下文章。
看起来像这里的大多数论据“它不能做我想要的”是“但它更快”，ANSI C + Gmp库也是如此，但没有人提倡这样做吗？
如果您特别想控制准确性，那么还有其他语言需要花时间以用户可控的方式实现精确的精度：
http://www.doughellmann.com/PyMOTW/decimal/
如果精确度对您来说非常重要，那么您最好使用数学家会使用的语言。如果你不喜欢Fortran，那么Python就是一个现代的选择。
无论你在做什么语言，都要记住黄金法则：避免混合类型......所以在尝试运算符之前将a和b转换成相同的b
如果我冒险猜测，我会说这些函数利用内部不使用小数的低级数学函数（可能在C中），因此返回小数将需要从double到decimal的转换。此外，十进制值类型的目的是确保准确性;如果没有无限精度（例如，无理数），这些函数不能也不能返回100％准确的结果。
如果你需要精确的东西，Decimal，float或double都不够好。此外，十进制是如此昂贵和过度使用它已成为一个常规的笑话。
如果您在分数中工作并且需要最高精度，请使用分数。它是同样的旧规则，转换一次，仅在必要时转换。您的舍入规则也会因应用，域等因素而异，但您确定可以找到适合的奇怪示例。但同样，如果你想要分数和最终精度，答案是不要使用除分数之外的任何东西。考虑一下你可能也想要一个任意精度的特征。
CLR的一般实际问题是，实现一个以通用方式处理数字的库是如此奇怪和简单，主要是由于糟糕的原始设计和最流行的平台编译器的缺点。它几乎与Java惨败相同。
虽然事实上MS JIT仍然无法使用现在已有15年历史的CPU技术，但事实证明它只是覆盖大多数领域的最佳折衷方案。
[片段给MSDN减速编译器的用户]
Double是内置类型。 FPU / SSE核心（以前称为“数学协处理器”）支持，这就是为什么它非常快。特别是在增殖和科学功能方面。
十进制实际上是一个复杂的结构，由几个整数组成。