二进制小数在计算机中表现“很小”或精度不足，主要与二进制表示特性、浮点数标准及运算规则相关，具体原因如下：
二进制无法精确表示十进制小数 
十进制小数（如0.1）在二进制中是无限循环小数（0.0001100110011…），无法用有限位二进制数精确表示。这种转换导致的近似值是精度丢失的根源。
浮点数表示法有限制
计算机采用IEEE 754标准表示浮点数，由符号位、尾数和指数三部分组成。尾数位数有限（如单精度23位、双精度52位），无法完整表示所有小数，导致精度不足。
运算中的累积误差
多次小数运算（如加法、乘法）会引入舍入误差。例如，连续相加两个接近0.1的数，最终结果可能偏离预期值，因每次运算都基于近似值计算。
舍入规则的影响
当计算结果超出尾数表示范围时，计算机会进行舍入操作。例如，0.1+0.2在二进制运算中无法精确表示，最终结果可能显示为0.3，造成精度损失。
总结：
二进制小数“很小”是二进制与十进制转换的固有特性，结合浮点数表示限制和运算规则，导致精度问题。解决这类问题可通过使用高精度库（如Python的decimal模块）或选择支持任意精度计算的编程语言。