在开发中经常会用到运算，偶然间发现一个类叫StrictMath，那么它和Math有什么关系呢？
Math类:
Math类包含用于执行基本数字运算的方法，如基本指数、对数、平方根和三角函数。
与StrictMath类的一些数值方法不同，Math类等效函数的所有实现都没有定义为返回相同的结果。这种放松允许在不需要严格再现性的情况下实现更好的性能。
默认情况下，许多Math方法只是调用StrictMath中的等效方法来实现。鼓励代码生成器使用特定于平台的本机库或微处理器指令（如果可用），以提供更高性能的数学方法实现。这样的高性能实现仍然必须符合Math规范。
实现规范的质量涉及两个财产，即返回结果的准确性和方法的单调性。浮点Math方法的精度是以ulps（最后一位的单位）来衡量的。对于给定的浮点格式，特定实数值的ulp是包围该数值的两个浮点值之间的距离。当讨论一个方法作为一个整体的准确性而不是在一个特定的论点时，引用的ulp的数量是针对任何论点的最坏情况错误。如果方法的错误始终小于0.5 ulps，则该方法始终返回最接近精确结果的浮点数；这样的方法被正确地舍入。正确的舍入方法通常是浮点近似的最佳方法；然而，许多浮点方法要正确舍入是不切实际的。相反，对于Math类，某些方法允许1或2 ulps的较大错误界限。非正式地，当精确结果是可表示的数字时，精确结果应作为计算结果返回，误差范围为1ulp；否则，可以返回包含精确结果的两个浮点值之一。对于大小较大的精确结果，括号的一个端点可能是无限的。除了个别论点的准确性外，在不同论点的方法之间保持适当的关系也很重要。因此，大多数误差超过0.5 ulp的方法都要求是半单调的：无论何时数学函数是非递减的，浮点逼近也是如此，同样，无论何时数学功能是非递增的，浮点近似也是如此。并非所有具有1ulp精度的近似值都会自动满足单调性要求。
该平台使用带符号二的补码整数算法，具有int和long基元类型。开发人员应该选择原语类型，以确保算术运算始终产生正确的结果，这在某些情况下意味着运算不会溢出计算值的范围。最佳实践是选择原语类型和算法以避免溢出。在大小为int或long并且需要检测溢出错误的情况下，addExact、subtractExact、multiplyExact和toIntExact方法在结果溢出时抛出ArithmeticException。对于其他算术运算，如除法、绝对值、递增、递减和求反，溢出仅发生在特定的最小值或最大值上，应根据情况对照最小值或最小值进行检查。
StrictMath类:
包含用于执行基本数字运算的方法，如基本指数、对数、平方根和三角函数。
为了帮助确保Java程序的可移植性，此包中的一些数值函数的定义要求它们产生与某些已发布算法相同的结果。这些算法可以从著名的网络库netlib中以包“Freely Distributable Math library”fdlibm的形式获得。这些算法是用C编程语言编写的，然后可以理解为所有浮点运算都遵循Java浮点运算的规则来执行。
Java数学库是根据fdlibm 5.3版定义的。如果fdlibm为一个函数（如acos）提供了多个定义，请使用“IEEE 754核心函数”版本（位于名称以字母e开头的文件中）。需要fdlibm语义的方法有sin、cos、tan、asin、acos、atan、exp、log、log10、cbrt、atan2、pow、sinh、cosh、tanh、hypo、expm1和log1p。
该平台使用带符号二的补码整数算法，具有int和long基元类型。开发人员应该选择原语类型，以确保算术运算始终产生正确的结果，这在某些情况下意味着运算不会溢出计算值的范围。最佳实践是选择原语类型和算法以避免溢出。在大小为int或long并且需要检测溢出错误的情况下，addExact、subtractExact、multiplyExact和toIntExact方法在结果溢出时抛出ArithmeticException。对于其他算术运算，如除法、绝对值、递增、递减和求反，溢出仅发生在特定的最小值或最大值上，应根据情况对照最小值或最小值进行检查。
上面说了这么多，其实就是：
第一、两个类的相同点：都是实现了基本的数学方法。
第二、Math运行效率高，为了达到最快的性能， 所有的方法都使用计算机浮点单元中的例程。
第三、两个类的所有相同方法中，Math类调用了StrictMath类的方法，而且都是用native修饰,C代码实现的方法，可以保障在不同的平台上运行都得到相同的结果。
说明：strictfp实际上是对浮点类型做精确运算的一个关键字，实际意思是FP-strictfp，Java中的浮点类型有float和double两种,当这两种类型的数字进行运算时Java虚拟机会根据自己的规则进行预算和表达,这种运算方式是虚拟机底部自动完成的,有时候得到的结果不是很满意。
该关键字就是为了能够声明，让浮点类型的数据按照javaEE的规范进行编译和运算，这样就能得到更加准确的浮点运算的正确结果
总结： 如果为了得到一个完全可预测的结果比运行速度更重要的话， 那么就应该使用 StrictMath 类，, 它使用“ 自由发布的 Math 库”（fdlibm) 实现算法， 以确保在所有平台上得到相同的。