浮点数 floating point

[Toc]

小数

  • 正数:原码=补码
  • 负数:
    • 原码 = 正数部分(去掉负号)的二进制值,且符号位(最左边的比特位)为1
    • 反码 = 正数部分(去掉负号)的二进制值,按位取反
    • 补码 = 反码 + 1
  • 小数点依旧用点
  • 纯小数的原码、反码、补码

补码的引进就是为了解决机器上减法运算不便的,思想是使符号位参与运算,即用补码表示的负数进行加法运算就相当...http://www.jianshu.com/p/979f6e89cb7a

浮点数

  • 浮点数由阶码, 尾数和符号位(数符位)组成

单精度与双精度

指数

  • 是以类似移码的形式出现
    • 双精度与单精度都保留00000000 与 11111111。
    • 单精度偏移127,双精度偏移1023。
    • 单精度的指数范围: -126 到 127 (1 - 127 到 254 - 127)
    • 双精度的指数范围:1 - 1023 到 2046 - 1023

尾数

尾数没有需要保留的数。最大都是全1,最小都是全0

特殊情况

指数全为1

尾数全为0
  • 视为无穷大。
  • 若符号位为1则是负无穷大,为0 则是正无穷大。
  • 运用无穷大,在计算中无需检查溢出。
尾数不全为0
  • 视为无效操作结果(NaN)

浮点数相加

步骤

graph TD
A(对大阶) -->B(加有效数)
B --> C(规格化) 
C --> |溢出处理| D(舍入处理)
D --> E(决定符号位)

1.对大阶[1]
2.加有效数(指数已相同,把有效数部分相加)
3.规格化[2],溢出处理(使其变为科学表示法形式)
4.舍入处理

舍入处理

博客

内容

有两种

  • “0舍1入”法:右移时被丢掉数位的最高位为0则舍去,反之则将尾数的末位加“1”。
  • “恒置1”法:只要数位被移掉,就在尾数的末位恒置“1”。从概率上来说,丢掉的0和1各为1/2。

溢出处理

阶码溢出

  • 上溢
    超过了阶码可能表示的最大值的正指数值,一般将其认为是+∞和-∞。
  • 下溢
    超过了阶码可能表示的最小值的负指数值,一般将其认为是0。

尾数溢出

  • 尾数上溢
    两个同符号尾数相加产生了最高位向上的进位,将尾数右移,阶码增1来重新对齐。
  • 尾数下溢
    在将尾数右移时,尾数的最低有效位从尾数域右端流出,要进行舍入处理

浮点数相乘

步骤

graph TD
A(数相加) -->B(尾数相乘)
B --> C(规格化) 
C --> |检查溢出| D(舍入)
D --> E(决定符号位)

规格化[3]

目的

为了提高数据的表示精度,为了数据表示的唯一性,它与浮点数的标准化并无关系

步骤

一个浮点数有不同的表示:

0.5  

0.05 * 10^1  

0.005 * 10^2

50 * 10 ^-2


尾数为R进制的规格化:
绝对值大于或等于1/R。

尾数规格化:1/2 ≤ M <1,
最高有效位绝对值为1,其中 M为尾数。

在计算机内,其纯小数部分被称为浮点数的尾数,对非 0 值的浮点数,要求尾数的绝对值必须 >= 1/2,即尾数域的最高有效位应为1,称满足这种表示要求的浮点数为规格化表示:
0.1000101010
把不满足这一表示要求的尾数,变成满足这一要求的尾数的操作过程,叫作浮点数的规格化处理,通过尾数移位和修改阶码实现。


  1. 以指数较大的数为准,把另一个数的指数偏移

  2. 这里的规格化并不是指定点小数的规格化。此处的浮点数规格化是指化成 $1.xx * 2^m$ (m >= 0)的规格化科学计数,而定点小数的规格化要求1/2 ≤ M <1。

  3. 书中的规格化有两个语言背景:(1)定点小数的规格化,要求1/2 ≤ M <1(2)浮点数相加时,对于结果的规格化,要求按照规格化科学计数的标准操作。此外,按照EEE754标准对浮点数进行"规格化"的操作,它的正式说法叫做标准化

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,921评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,635评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,393评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,836评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,833评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,685评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,043评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,694评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,671评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,670评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,779评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,424评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,027评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,984评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,214评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,108评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,517评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容