浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。大多数机器都是32位的，也就是说32位都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1，对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。基本特征 当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算...
浮点运算,浮点运算就是实数运算,因为计算机只能存储整数,所以实数都是约数,这样浮点运算是很慢的而且会有误差。现在大多数机器都是32位的,也就是说32位都用来表示整数的话,那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1,对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。
(1)对阶:两个数的小数点位置对齐(使阶码相等),两个数的阶码相减求阶差,使小阶的尾数向右移位,每右移一位,阶码加1。 (2)尾数求和:将对阶后的两个尾数按定点加(减)运算规则进行运算。 (3)规格化:补码规格化形式为[S]补 00.1×××;[S]补 11.0×××。 ①左规:尾数出现00.0×××或11.1×××时,需左...
在进行浮点数的运算时,需要考虑到浮点数的精度问题、舍入误差以及运算顺序等因素。 浮点数的表示方法为:±m×be,其中m为尾数(即小数部分的数值),b为基数或底数,e为指数(表示位移的量)。 1.浮点数加法运算: -对两个浮点数的指数进行比较,将较小指数的浮点数的尾数左移指数之差的位数,使两个浮点数的小数点...
其原理与我们进行科学计数法的加减运算是一致的。尾数多次右移时,可能会发生精度丢失,为尽可能保留精度,需要进行舍入。请参考 3.4 节中的三种舍入方法。【例】两个阶码和尾数均用补码表示的浮点数:x = 00.01,00.1101,y = 00.11,11.0110,请进行对阶操作。
首先给出的是浮点数运算(Floating Point Operation)的概念。 Definition 1: Floating point operation 定义一次浮点数运算为算法中的一次加减乘除运算。 一般来说我们用flop作为浮点数运算的单位,浮点数运算是非常重要的影响算法运行时间的部分。比方说计算a + b对于a, b \in \mathbb R^{n}就会进行n次运算。即n...
2. 浮点数相乘运算的细节 2.1 符号位的处理 浮点数乘法的符号位由两个浮点数的符号位决定。如果两个浮点数符号相同(都为正或都为负),乘积的符号为正;如果符号不同,乘积的符号为负。 计算方法是简单的异或运算:sign_result = sign_a XOR sign_b。
本文从一个经典问题 0.1+0.2 != 0.3 出发,详细介绍了 IEEE-754 标准下的浮点数表示方法,细致阐述了 3 种浮点数类型的表示逻辑,包括规格化值、非规格化值和特殊值。还介绍了浮点数舍入的 4 种模式,以及浮点数的基本运算。 最后,本文结合 Go 语言给出了浮点数不同的输出方式的例子,以及简单介绍了 Go 语言中...
2、浮点运算 在IEEE标准中,制定了关于浮点数的运算规则,就是我们将把两个浮点数运算后的精确结果的舍入值,作为我们最终的运算结果。正是因为有了这一个特殊点,就会造成浮点数当中,很多运算不满足我们平时熟知的一些运算特性。 我们可以先看下面这段程序输出结果: ...