IEEE浮点数表示法
位单精度浮点数的IEEE表示法
32位单精度浮点数的IEEE表示法float 共计32位(4字节)31位是符号位,1表示该数为负,0反之30~23位,一共8位是指数位(-128~127)22~ 0位,一共23位是尾数位,尾数的编码一般是原码和补码IEEE标准从逻辑上用三元组{S,E,M}表示一个数N,如下图所示:n,s,e,m分别为N,S,E,M对应的实际数值,而N,S,E,M仅仅是一串二进制位。
其中,S(sign)表示N的符号位。
对应值s满足:n>0时,s=0; n<0时,s=1。
E(exponent)表示N的指数位,位于S和M之间的若干位。
对应值e值也可正可负。
M(mantissa)表示N的尾数位,恰好,它位于N末尾。
M也叫有效数字位(sinificand)、系数位(coefficient), 甚至被称作“小数”。
IEEE标准754规定了三种浮点数格式:单精度、双精度、扩展精度。
前两者正好对应C语言里头的float、double或者FORTRAN里头的real、double精度类型。
限于篇幅,本文仅介绍单精度、双精度浮点格式。
★单精度:N共32位,其中S占1位,E占8位,M占23位。
★双精度:N共64位,其中S占1位,E占11位,M占52位。
值得注意的是,M虽然是23位或者52位,但它们只是表示小数点之后的二进制位数,也就是说,假定 M为“010110011...”, 在二进制数值上其实是“.010110011...”。
而事实上,标准规定小数点左边还有一个隐含位,这个隐含位通常,哦不,应该说绝大多数情况下是1,那什么情况下是0呢?答案是N 对应的n非常小的时候,比如小于 2^(-126)(32位单精度浮点数)。
不要困惑怎么计算出来的,看到后面你就会明白。
总之,隐含位算是赚来了一位精度,于是M对应的m最后结果可能是"m=1.010110011...”或者“m=0.010110011...”计算e、m首先将提到令初学者头疼的“规格化(normalized)”、“非规格化(denormalized)”。
ieee754给出的float和double精度范围
ieee754给出的float和double精度范围IEEE 754标准是计算机科学中广泛使用的浮点数表示法。
在这个标准中,float和double是两种常见的浮点数类型。
本文将详细介绍这两种浮点数类型的精度范围,并解释它们的特点和用途。
一、IEEE 754浮点数标准简介IEEE 754浮点数标准是由国际电机电子工程师学会(IEEE)于1985年发布的一项标准,用于表示浮点数和运算。
该标准定义了浮点数的表示、舍入规则以及各种浮点数运算的行为。
它旨在提供一种统一的浮点数表示方法,以便在不同的计算机系统上实现可靠和一致的浮点数运算。
在IEEE 754标准中,浮点数被分为三个组成部分:符号位、指数位和尾数位。
float和double是其中最常见的两种浮点数类型,它们分别使用32位和64位来表示。
二、float类型的精度范围float类型使用32位来表示浮点数,其中1位用于符号位,8位用于指数位,23位用于尾数位。
根据IEEE 754标准的定义,float类型的指数范围为-126到127,尾数范围为1到2。
根据这些范围,float类型可以表示的最大范围是1.17549435e-38到3.40282347e+38。
具体来说,float类型可以表示的最小非零正数是1.40129846e-45,而最大正数是3.40282347e+38。
同时,float类型还可以表示负数和零。
在使用float类型进行运算时,可能会出现精度损失的情况。
这是由于float 类型的尾数位数有限,无法精确表示某些十进制数。
因此,在进行浮点数计算时,需要注意可能的舍入误差和精度损失问题。
三、double类型的精度范围double类型使用64位来表示浮点数,其中1位用于符号位,11位用于指数位,52位用于尾数位。
根据IEEE 754标准的定义,double类型的指数范围为-1022到1023,尾数范围为1到2。
根据这些范围,double 类型可以表示的最大范围是2.2250738585072014e-308到1.7976931348623157e+308。
ieee754标准32位浮点数和普通浮点数
IEEE 754标准32位浮点数和普通浮点数作为计算机科学领域中的重要概念,浮点数在计算机程序与数据处理中扮演着至关重要的角色。
而其中IEEE 754标准32位浮点数和普通浮点数更是在计算机的底层运算中发挥着关键作用。
本文将深入探讨这两种浮点数,并从不同角度进行全面评估,以便更好地理解其深度和广度。
1. 普通浮点数的基本概念普通浮点数是一种十进制系统的数值表示方式,可以表示实数并支持浮点运算。
它由三个部分组成:符号位、尾数和指数。
符号位用来表示数值的正负性,尾数用来表示有效数字,指数则用来表示位置和值的大小。
常见的浮点数表示方法有单精度浮点数和双精度浮点数,分别占用4字节和8字节的存储空间。
2. IEEE 754标准32位浮点数的特点IEEE 754标准32位浮点数是一种二进制浮点数的表示方式,广泛应用于计算机系统中。
它同样由三个部分组成:符号位、尾数和指数。
不同的是,IEEE 754标准采用了规范化表示和偏置指数的方式,使得浮点数的表示更加简洁和高效。
IEEE 754标准还规定了一些特殊的浮点数值,如正无穷大、负无穷大和NaN(非数值)等,以满足不同的计算需求。
3. 深度分析:IEEE 754标准32位浮点数和普通浮点数的区别在数字表示和计算精度方面,IEEE 754标准32位浮点数与普通浮点数存在一些显著的区别。
普通浮点数采用十进制系统表示,可以精确表示大多数的小数,但无法精确表示一些特定的无限循环小数,导致精度损失。
而IEEE 754标准32位浮点数采用二进制系统表示,可以精确表示某些无限循环小数,但对一些十进制无限循环小数的精度依然存在限制。
IEEE 754标准32位浮点数在存储空间和计算速度上具有显著的优势,适合于大规模数据计算和图形处理等应用场景。
4. 广度探讨:IEEE 754标准32位浮点数和普通浮点数的应用领域由于其在计算机底层运算中具有高效性和精度,IEEE 754标准32位浮点数被广泛应用于科学计算、工程仿真、金融计算、图形处理等领域。
IEEE标准的位浮点数格式
IEEE754标准的32位浮点数格式为:
31 30
S
23 22
0
数符
阶码
尾数
S:数符,0正1负。 阶码:8位以2为底,阶码 = 阶码真值 + 127 。 尾数:23位,采用隐含尾数最高位1的表示方法,
实际尾数24位,尾数真值 = 1 + 尾数 这种格式的非0浮点数真值为:(-1)S 2阶码-127(1 + 尾数)
试1将-(0.11)用IEEE短实数浮点格式表示。
2
31 30
23 22
0பைடு நூலகம்
S
数符
阶码
尾数
解:-(0.11) = -(1 + 0.1) 2 -1 ;隐含尾数最高位为1 2 数符:为1
阶码:阶码 = 阶码真值 + 127= -1+127=126=(01111110)2 尾数:为 0.100 0
该浮点代码为 1,01111110,100 0
符号位=0 阶码=10000101 尾数=10010001000000000000000 短浮点数代码为
0,100 0010 1,100 1000 1000 0000 0000 0000 表示为十六进制的代码:42C88000H短。浮点数格式
把浮点数C1C90000H转成十进制数。 ⑴ 十六进制→ 二进制形式,并分离出符号位、阶码和尾数。
C1C90000H=
1,10000011,10010010000000000000000
符号位
阶码
尾数
⑵ 计算出阶码真值(移码-偏置值)
10000011-1111111=100 ⑶ 以规格化二进制数形式写出此数
IEEE_754关于浮点数的规定
习题: 1.将下列十进制数用16进制IEEE 754 单精 度代码表示 (1) –35 (2) 3.75 (3) 5 2.将下列16进制IEEE 754 单精度代码转换成 十进制数 (1) 41F00000 (2) BF600000 (3) 3F800000
例1 把十进制数100.25转换成协处理器中的 浮点数 解:1、进制转换: (100.25)10=(1100100.01)2 2、规格化: (1100100.01)2=1.10010001×26 =1.10010001×2110 3、计算阶码: 110+01111111=10000101 4、数值的符号位为:0, 阶码为:10000101, 尾数为: 1001 0001 0000 0000 0000 000
一、 IEEE754对阶码作如下规定
偏移阶码E 0 1 2 … 127 128 129 … 254 255 实际阶码值 保留做操作数 -126 -125 0 1 2 127 保留做操作数
二、对上溢和下溢的处理 当运算结果小于规格化浮点数所能表示的 最小值时,以前硬件处理策略,或者结果置0 或者产生一个下溢陷阱,这两种方案均不能 令人满意。 IEEE754 处理方法是使用非规格化数。 这时阶码为0(即移码-127),尾数没有隐含 位,最高位是0。 这样的结果是降低精度,扩大表示范围。 如原来规格化单精度最小值是 1.0x2-126, 而非 规格化单精度最小值是2-23 x2-126=2-149(只有1 位有效位) 。
255 255
任意
0 非0
规格化数
±无穷大 NaN
三、十进制数转换成浮点数的步骤 1、将十进制数转换成二进制数:整数部分用 2来除,小数部分用2来乘; 2、规格化二进制数:改变阶码,使小数点前 面仅有第一位有效数字; 3、计算阶码: 短型浮点数的阶码加上偏移量7FH 长型浮点数的阶码加上偏移量3FFH 扩展型浮点数的阶码加上偏移量3FFFH 4、以浮点数据格式存储。 把数值的符号位、阶码和尾数合在一起 就得到了该数的浮点存储形式。
IEEE754标准浮点数的表示
从二进制到浮点数的计算公式F=1.M(二进制)在单精度时:V=(-1)^s*2^(E-127)*F在双精度时:V=(-1)^s*2^(E-1023)*FVB中的浮点数二进制化函数API:Public Declare Sub CopyMemory Lib "kernel32" Alias "RtlMoveMemory" (Destination As Any, Source As Any, ByVal Length As Long)函数:Public Function GetDoubleBinary(dd As Double) As StringDim b(0 To 7) As ByteDim s As StringCopyMemory b(0), dd, 8For j = 7 To 0 Step -1For i = 7 To 0 Step -1s = s & IIf((b(j) And (2 ^ i)) > 0, "1", "0")'以下添加分割符Select Case j * 8 + iCase 63s = s & "|"Case 52s = s & "|"End SelectNextNextGetDoubleBinary = sEnd FunctionPublic Function GetSingleBinary(ss As Single) As StringDim b(0 To 3) As ByteDim s As StringCopyMemory b(0), ss, 4For j = 3 To 0 Step -1For i = 7 To 0 Step -1s = s & IIf((b(j) And (2 ^ i)) > 0, "1", "0")'以下添加分割符Select Case j * 8 + iCase 31s = s & "|"Case 23s = s & "|"End SelectNextNextGetSingleBinary = sEnd Function什么是IEEE 754标准目前支持二进制浮点数的硬件和软件文档中,几乎都声称其浮点数实现符合IEEE 754标准。
IEEE754标准浮点数表示法
IEEE754标准浮点数表示法[已验证正确性版本]大家都知道任何数据在内存中都是以二进制(1或着0)顺序存储的,每一个1或着0被称为1位,而在x86CPU上一个字节是8位。
比如一个16位(2字节)的short int型变量的值是1156,那么它的二进制表达就是:00000100 10000100。
由于Intel CPU的架构是Little Endian(请参数机算机原理相关知识),所以它是按字节倒序存储的,那么就因该是这样:10000100 00000100,这就是定点数1156在内存中的结构。
那么浮点数是如何存储的呢?目前已知的所有的C/C++编译器都是按照IEEE(国际电子电器工程师协会)制定的IEEE 浮点数表示法来进行运算的。
这种结构是一种科学表示法,用符号(正或负)、指数和尾数来表示,底数被确定为2,也就是说是把一个浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再加上符号。
下面来看一下具体的float的规格:float共计32位,折合4字节由最高到最低位分别是第31、30、29、 031位是符号位,1表示该数为负,0反之。
30-23位,一共8位是指数位。
22-0位,一共23位是尾数位。
每8位分为一组,分成4组,分别是A组、B组、C组、D组。
每一组是一个字节,在内存中逆序存储,即:DCBA我们先不考虑逆序存储的问题,因为那样会把读者彻底搞晕,所以我先按照顺序的来讲,最后再把他们翻过来就行了。
现在让我们按照IEEE浮点数表示法,一步步的将float型浮点数123456.0f转换为十六进制代码。
在处理这种不带小数的浮点数时,直接将整数部转化为二进制表示:1 11100010 01000000也可以这样表示:11110001001000000.0然后将小数点向左移,一直移到离最高位只有1位,就是最高位的1:1.11100010010000000一共移动了16位,在布耳运算中小数点每向左移一位就等于在以2为底的科学计算法表示中指数+1,所以原数就等于这样:1.11100010010000000 * ( 2 ^ 16 )好了,现在我们要的尾数和指数都出来了。
ieee754中浮点数的表示范围
ieee754中浮点数的表示范围
IEEE 754浮点数标准定义了多种浮点数格式,每种格式的表示范围略有不同。
以下为IEEE 754标准中三种常见的浮点数格式的表示范围:
单精度浮点数(32位)的表示范围为:
- 最大正数:约3.4 x 10^38
- 最小正数:约1.4 x 10^-45
- 最大负数:约-3.4 x 10^38
- 最小负数:约-1.4 x 10^-45
双精度浮点数(64位)的表示范围为:
- 最大正数:约1.8 x 10^308
- 最小正数:约4.9 x 10^-324
- 最大负数:约-1.8 x 10^308
- 最小负数:约-4.9 x 10^-324
扩展精度浮点数(80位)的表示范围为:
- 最大正数:约1.2 x 10^4932
- 最小正数:约4.9 x 10^-4966
- 最大负数:约-1.2 x 10^4932
- 最小负数:约-4.9 x 10^-4966
需要注意的是,由于浮点数的表示采用了有限的位数,浮点数的范围总是有限的,而不是无限的。
在表示范围之外的数值将被截断或舍入为特殊的值,如正无穷大、负无穷大或NaN (非数值)。
ieee 754-1985 浮点数表示方法
IEEE 754-1985 浮点数表示方法一、背景介绍IEEE 754-1985是一种用于计算机系统中浮点数表示的标准。
这一标准定义了浮点数的格式、表示范围、精度以及运算规则,是科学计算、工程计算和数据处理中广泛使用的一种标准。
它的出现改变了以往各种不同计算机系统之间浮点数表示的不一致性,促进了软件开发和数据交换的统一和规范化。
二、基本结构IEEE 754-1985标准定义了三种不同的浮点数格式:单精度、双精度和扩展双精度。
其中,单精度浮点数占用32位,双精度浮点数占用64位,扩展双精度浮点数占用80位。
这三种浮点数格式都包括三个部分:符号位(S)、指数位(E)和尾数位(M)。
具体的格式如下:1. 单精度浮点数符号位:1位指数位:8位尾数位:23位2. 双精度浮点数符号位:1位指数位:11位尾数位:52位3. 扩展双精度浮点数符号位:1位指数位:15位尾数位:64位三、浮点数表示范围根据IEEE 754-1985标准,不同格式的浮点数可以表示的范围也不同。
以双精度浮点数为例,它可以表示的范围大约是1.7 x 10^(-308)到1.7 x 10^308,而单精度和扩展双精度浮点数的表示范围也可以根据其格式类似地计算出来。
四、浮点数表示精度除了表示范围之外,IEEE 754-1985标准还规定了浮点数的表示精度。
双精度浮点数具有大约15位有效数字,这意味着它的表示精度可以达到小数点后15位。
单精度和扩展双精度浮点数的表示精度也可以通过类似的方式得出。
五、浮点数运算规则IEEE 754-1985标准还规定了浮点数的运算规则,包括加减乘除、开方、取模等一系列运算。
这些运算规则不仅规定了浮点数之间的运算规则,还规定了特殊值(如正无穷、负无穷、NaN)的处理方式,以及溢出、下溢等异常情况的处理方式。
六、浮点数表示的优缺点根据IEEE 754-1985标准,浮点数可以表示大范围的数值,并且具有较高的精度,这使得它在科学计算和工程计算中得到了广泛的应用。
计算机浮点数 ieee
计算机浮点数ieee计算机浮点数是一种在计算机中表示实数的数值表示方法。
在计算机科学中,实数是无法直接表示的,因此需要采用浮点数来近似表示。
浮点数表示方法的发展与计算机科学的发展息息相关,其中IEEE 754标准成为目前最为广泛使用的浮点数表示标准。
IEEE 754标准,全称为IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic,是由美国电气和电子工程师协会(IEEE)制定的关于浮点数运算的标准。
该标准规定了Single、Double、Extended和Triple四种精度的浮点数表示方法,分别对应单精度、双精度、扩展精度和三精度。
在我国,也制定了相应的GB/T 25825-2010标准,规范了浮点数的表示和运算。
浮点数表示方法主要有两种:定点表示和浮点表示。
定点表示是将实数固定在一个范围内,例如3.1415926,而浮点表示则是用一个基数(如2或10)的指数来表示实数的大小,如1.1000000000000001。
浮点表示的优势在于它可以表示更多的小数位数,且在计算机内部存储时占用的空间较小。
然而,浮点数的运算过程中可能会出现精度损失,这是由浮点数表示方法的局限性决定的。
尽管浮点数表示存在一定的局限性,但它仍在现代科技领域发挥着重要作用。
例如,在计算机图形学、数值计算、信号处理等领域,浮点数表示和运算技术都得到了广泛应用。
在这些领域,高精度的浮点数表示和快速的浮点数运算能力对研究和发展具有重要意义。
随着计算机技术的不断发展,我国在浮点数表示方面也取得了显著的进展。
例如,中国科学院计算技术研究所等单位研发的龙芯处理器,采用了自主设计的浮点数运算单元,实现了高性能的浮点数运算。
此外,我国还在开展更高精度的浮点数表示和运算技术研究,以满足未来科技发展的需求。
总之,计算机浮点数及其表示方法在现代科技领域具有广泛的应用。
IEEE 754标准为浮点数表示提供了一种国际通用的规范,而我国在浮点数表示方面也取得了一系列成果。
ieee754浮点数的表示方法
ieee754浮点数的表示方法
一。
IEEE754 浮点数这玩意儿,在计算机世界里那可是相当重要!它就像是个神奇的魔法盒子,能让计算机精确地处理那些带有小数的数字。
1.1 先来说说单精度浮点数,也就是 32 位的那种。
它被分成了几个部分,就像把一个大蛋糕切成了几块。
有符号位,指数位,还有尾数位。
这几个部分各司其职,共同努力来准确表示一个小数。
1.2 符号位呢,简单得很,就是告诉你这个数是正的还是负的,就像给数字戴上了一顶“正负帽子”。
二。
再看看双精度浮点数,64 位的大块头。
2.1 它的结构和单精度类似,但精度更高,能表示的范围更广。
这就好比是从一个小望远镜换成了一个大望远镜,能看到更远更细微的东西。
2.2 指数位决定了数字的大小范围,尾数位则决定了数字的精度。
这俩搭伙干活,让双精度浮点数在处理复杂的数值计算时如鱼得水。
2.3 比如说在科学计算、图形处理这些领域,双精度浮点数那可是立下了汗马功劳,没有它还真不行。
三。
最后咱再聊聊 IEEE754 浮点数的一些特点和要注意的地方。
3.1 它虽然厉害,但也不是完美无缺的。
有时候会出现舍入误差,就像你切蛋糕的时候不小心切多了或者切少了一点。
3.2 但总的来说,IEEE754 浮点数是计算机处理小数的得力助手,让各种复杂的计算变得可能,为我们的数字世界搭建了坚实的桥梁。
咱可得好好感谢它,让我们的计算机生活变得更加丰富多彩!。
计算机组成原理float小数的表示
计算机组成原理float小数的表示
在计算机组成原理中,单精度浮点数(float)通常采用IEEE 754标准进行
表示。
这种表示方法将一个浮点数分为三个部分:符号位、指数位和尾数位。
符号位:表示浮点数的正负,占1位。
指数位:表示浮点数的指数,占8位(对于单精度)或11位(对于双精度)。
尾数位:表示浮点数的小数部分,占23位(对于单精度)或52位(对于
双精度)。
在IEEE 754标准中,单精度浮点数的表示形式如下:
S EEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM
其中:
S:符号位,占1位。
0表示正数,1表示负数。
E:指数位,占8位。
表示为移码形式,即偏移了8位的二进制数。
M:尾数位,占23位。
表示浮点数的小数部分。
在将一个十进制数转换为IEEE 754单精度浮点数时,需要将十进制数的小数部分除以2并取整数部分作为尾数,然后根据指数和符号确定最终的二进制表示。
例如,将十进制数-转换为IEEE 754单精度浮点数的过程如下:
-可以表示为-6+(-4/2)+,其中-6是符号位(1),-4是偏移了8位的二进制数(-100),是尾数部分()。
所以,-的单精度浮点数表示为1 。
1对应的浮点数表示方法
1对应的浮点数表示方法
在计算机中,浮点数通常用IEEE 754标准来表示。
这种表示方法包括三个部分,符号位、指数位和尾数位。
其中,符号位用来表示数的正负,指数位用来表示数的数量级,尾数位用来表示数的精度。
具体来说,对于单精度浮点数(32位),它的表示方法如下:
1. 符号位,占1位,0表示正数,1表示负数。
2. 指数位,占8位,用移码表示指数的值,可以表示-127到+128的范围。
3. 尾数位,占23位,用二进制小数表示尾数的值。
因此,对于整数1,它的单精度浮点数表示为:
符号位,0(表示正数)。
指数位,127(因为1可以表示为2^0,而移码表示的值为
0+127=127)。
尾数位,00000000000000000000000(因为1的二进制表示为1.0)。
因此,1的单精度浮点数表示为0 01111111 00000000000000000000000。
对于双精度浮点数(64位),表示方法类似,只是指数位占11位,尾数位占52位,可以表示更大范围和更高精度的浮点数。
ieee格式表示浮点数
ieee格式表示浮点数
IEEE标准中的浮点数表示法是一种通用的方法,用于在计算机中表示实数,包括小数和科学计数法形式的数字。
该标准定义了两种浮点数格式:单精度和双精度。
其中,单精度浮点数使用32位二进制表示,包括一个符号位、8位指数和23位小数部分;双精度浮点数使用64位二进制表示,包括一个符号位、11位指数和52位小数部分。
IEEE格式可以表示的实数范围很广,仅限于单精度浮点数,可表示的值范围从约1.18e-38到约3.4e38;对于双精度浮点数,则可在约±5e-324和±1.8e308之间表示实数。
IEEE浮点数格式在科学计算和计算机图形学等领域广泛使用。
- 1 -。
IEEE-754浮点数标准
IEEE-754浮点数标准定义 IEEE754标准规定⼩数的表⽰形式为V=(-1)S*M*2E S为符号位 M为尾数 E为阶码 ⼀个单独的符号位编码S,符号位为0,表⽰正数,符号位为1表⽰负数。
k位的阶码字段exp=e k-1.....e0 编码阶码E。
n位⼩数字段frac=f n-1......f0编码尾数M,但是编码出来的值也依赖于阶码字段的值是否等于0。
俩种浮点数 IEEE754定义了俩种浮点数,分为32位单精度浮点数,64位双精度浮点数。
32位精度浮点数使⽤ 1 位表⽰符号位,8位表⽰阶码,23位表⽰尾数。
64位精度浮点数使⽤ 1 位表⽰符号位,11位表⽰阶码,52位表⽰尾数。
4种表现形式 IEEE754将⼩数表⽰为4种形式,规格化⼩数,⾮规格化⼩数,⽆穷,NAN,以下使⽤单精度来说明规格化⼩数s⾮0 ⾮ 255f⾮规格化⼩数s0f ⽆穷s111111110NAN s1*******f 具体表⽰ IEEE754 定义的⼩数表⽰为 V=(-1)S*M*2E 只要计算出M和E即可。
规格化⼩数 阶码计算⽅式:E=e-Bias,e=e k-1.....e0 ,Bias=2k-1 -1。
⼩数计算⽅式:⼩数字段等于0.fn-1......f0,尾数M=1+f,即尾数M默认以1开始。
⾮规格化⼩数 阶码计算⽅式:E=1-Bias,e=0,Bias=2k-1 -1。
⼩数计算⽅式:⼩数字段等于0.fn-1 0 特殊值 阶码全为1的是特殊值,当⼩数域全0时是⽆穷,s=1,表⽰负⽆穷,s=0表⽰正⽆穷。
阶码全为1,⼩数域不是全0时,表⽰NAN,即⾮数字,⽐如⽆穷 - ⽆穷,根号负数。
以下使⽤8位表⽰浮点数。
S=1,K=4,M=3,Bias=2k-1-1=7描述位表⽰ 指数e E2E⼩数f M值 2E x M V ⼗进制最⼩的⾮规格化数最⼤⾮规格化数0 0000 0000 0000 0010 0000 0100 0000 011.......0 0000 1110 -6 1/640 -6 1/640 -6 1/640 -6 1/640 -6 1/640/8 0/81/8 1/82/8 2/83/8 3/87/8 7/8 0/512 0 0 1/512 1/512 0.001953 2/512 1/256 0.003906 3/512 3/512 0.005859 7/512 7/512 0.013672最⼩的规格化数0 0001 0000 0001 001 1 -6 1/64 1 -6 1/640/8 1/8 1/8 9/88/512 8/512 0.015625 9/512 9/512 0.017578....0 0110 110 0 0110 111 0 0111 000 0 0111 001 0 0111 010 .......0 1110 110 6 -1 1/2 6 -1 1/2 7 0 1 7 0 1 7 0 1 14 7 128 6/8 14/8 7/8 15/8 0 8/8 1/8 9/8 2/8 10/8 6/8 14/8 448/512 448/512 0.875 480/512 480/512 0.9375 512/512 512/512 1 576/512 576/512 1.125 640/512 640/512 1.25 224 224 224 最⼤规格化数0 1110 111 14 7 128 7/8 15/8 240 240 240 ⽆穷⼤0 1111 000 。
32位单精度浮点数的IEEE表示法
float 共计32位(4字节)31位是符号位,1表示该数为负,0反之30~23位,一共8位是指数位(-128~127)22~ 0位,一共23位是尾数位,尾数的编码一般是原码和补码IEEE标准从逻辑上用三元组{S,E,M}表示一个数N,如下图所示:n,s,e,m分别为N,S,E,M对应的实际数值,而N,S,E,M仅仅是一串二进制位。
★S(sign)表示N的符号位。
对应值s满足:n>0时,s=0; n<0时,s=1。
★E(exponent)表示N的指数位,位于S和M之间的若干位。
对应值e值也可正可负。
★M(mantissa)表示N的尾数位,恰好,它位于N末尾。
M也叫有效数字位(sinificand)、系数位(coefficient), 甚至被称作“小数”。
IEEE标准754规定了三种浮点数格式:单精度、双精度、扩展精度。
前两者正好对应C语言里头的float、double或者FORTRAN里头的real、double精度类型。
限于篇幅,本文仅介绍单精度、双精度浮点格式。
★单精度:N共32位,其中S占1位,E占8位,M占23位。
★双精度:N共64位,其中S占1位,E占11位,M占52位。
值得注意的是,M虽然是23位或者52位,但它们只是表示小数点之后的二进制位数,也就是说,假定M为“010110011...”, 在二进制数值上其实是“.010110011...”。
而事实上,标准规定小数点左边还有一个隐含位,这个隐含位通常,哦不,应该说绝大多数情况下是1,那什么情况下是0呢?答案是N对应的n非常小的时候,比如小于2^(-126)(32位单精度浮点数)。
不要困惑怎么计算出来的,看到后面你就会明白。
总之,隐含位算是赚来了一位精度,于是M对应的m最后结果可能是"m=1.010110011...”或者“m=0.010110011...”四、计算e、m首先将提到令初学者头疼的“规格化(normalized)”、“非规格化(denormalized)”。
ieee 浮点数运算
ieee 浮点数运算
IEEE 754标准定义了在计算机系统中,用二进制表示浮点数的标准。
二进制浮点数表示sign 为符号位,exponent 为指数位(以2为底),fraction为分数部分Value=sign*exponent*fraction。
在IEEE 754出现前,各家计算机公司自己使用自己的数值表示标准,当时在移植代码时非常困难。
1976年,Intel为8086微处理器引入浮点协处理器时意识到,硬件工程师并不善于数值的定义。
于是,Intel找到当时最优秀的数值专家--加州大学伯克利分校的William Kahan 教授,Kahan教授又找了Coonan和Stone协助,共同完成了Intel浮点数格式设计。
IEEE 754标准是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多 CPU 与浮点运算器所采用。
一个浮点数,由32位组成(4个字节),在实际应用中需要注意自己CPU 的大小端;0位到22位组成“M”(有效数字),23位到30位组成“E”(指数位),31位表示为“S”(符号位)。
浮点数表示格式
浮点数表示格式
浮点数表示格式是一种用于表示带有小数点的数值的格式。
在计算机中,浮点数表示格式通常采用 IEEE 754 标准,它定义了浮点数的表示方式。
在 IEEE 754 标准中,一个浮点数由三个部分组成:符号位、指数位和尾数位。
符号位:表示浮点数的正负,其中 0 表示正数,1 表示负数。
指数位:表示浮点数的指数部分,即小数点移动的位数。
尾数位:表示浮点数的尾数部分,即小数部分。
浮点数的表示格式如下:
符号位(1 位)
指数位(8 位)
尾数位(23 位)
其中,指数位和尾数位都采用二进制表示。
浮点数的精度和范围取决于尾数位的位数和指数位的范围。
在IEEE 754标准中,浮点数表示格式可以分为三种类型:单精度浮点数(32位)、双精度浮点数(64位)和扩展精度浮点数(80位或更多位)。
单精度浮点数:由一个符号位、8位指数位和23位尾数位组成。
这种格式主要用于一般的浮点运算,精度较高,但范围相对较小。
双精度浮点数:由一个符号位、11位指数位和52位尾数位组成。
这种格式精度更高,范围更大,主要用于科学计算和工程领域的浮点运算。
扩展精度浮点数:由一个符号位、15位指数位和64位尾数位组成。
这种格式精度更高,范围更大,主要用于特殊的高精度计算和科学工程领域的浮点运算。
在浮点数的表示中,指数位的范围决定了浮点数的范围,尾数位的精度决定了浮点数的精度。
同时,IEEE 754标准还规定了一些特殊值,如正无穷大、负无穷大、非数字(NaN)等,用于表示一些特殊的浮点数情况。
ieee短浮点数
ieee短浮点数
IEEE短浮点数是一种二进制浮点数格式,其位数比IEEE双精度浮点数少一半。
它使用1位符号,5位指数和10位尾数来表示一个浮点数,总共16位。
IEEE短浮点数的指数范围为-14到15,尾数可以表示0到1023之间的整数。
它的精度比单精度浮点数低,但比定点表示法高。
在某些需要快速计算和存储的应用程序中,IEEE短浮点数可以是一个很好的选择。
但是,由于它的指数范围较小,所以不能表示非常大或非常小的数字。
此外,由于它的精度较低,它可能产生舍入误差,因此在某些应用程序中可能不够精确。
总的来说,IEEE短浮点数是一种有限的浮点数表示法,它在某些应用程序中可以提供较好的性能和存储效率,但在其他应用程序中可能会受到精度和范围限制的影响。
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IEEE浮点数表示法-------------------------------------------------float 共计32位(4字节)由最高到最低位分别是第31、30、29、 031位是符号位,1表示该数为负,0反之30~23位,一共8位是指数位(-128~127)22~ 0位,一共23位是尾数位每8位分为一组,分成4组,分别是A组、B组、C组、D组每一组是一个字节,在内存中逆序存储,即: DCBA31 30 23 22 0|------------------------|| ||------------------------|注: 尾数的存储位为23位,由于没有存储最高位的1,所以实际有效位为24位。
如果其中20位都用来表示小数部分,能表示的最大值为0.999999我们先不考虑逆序存储的问题,因为那样会把读者彻底搞晕,所以我先按照顺序的来讲,最后再把他们翻过来就行了。
纯整数的表示方法-------------------------------------------------现在让我们按照IEEE浮点数表示法,一步步的将float型浮点数123456.0f转换为十六进制代码。
在处理这种不带小数的浮点数时,直接将整数部转化为二进制表示:1 11100010 01000000也可以这样表示:1 11100010 01000000.0然后将小数点向左移,一直移到离最高位只有1位:1.11100010 01000000一共移动了16位,在布耳运算中小数点每向左移一位就等于在以2为底的科学计算法表示中指数+1,所以原数就等于这样1 11100010 01000000 =1.11100010 01000000 * (2^16)现在我们要的尾数和指数都出来了。
显而易见,最高位永远是1,因为你不可能把买了16个鸡蛋说成是买了0016个鸡蛋吧?(呵呵,可别拿你买的臭鸡蛋甩我),所以这个1我们还有必要保留他吗?(众:没有!)好的,我们删掉他。
这样尾数的二进制就变成了: 1110001001000000 最后在尾数的后面补0,一直到补够23位:11100010 01000000 0000000 (MD,这些个0差点没把我数的背过气去)再回来看指数,一共8位,可以表示范围是0 ~ 255的无符号整数,也可以表示-128~127的有符号整数。
但因为指数是可以为负的,所以为了统一把十进制的整数化为二进制时,都先加上127。
在这里,我们的16加上127后就变成了143,二进制表示为: 10001111123456.0f这个数是正的,所以符号位是0,那么我们按照前面讲的格式把它拼起来:01000111111100010 01000000 0000000再转化为16进制为:47 F1 20 00,最后把它翻过来,就成了: 00 20 F1 47输出4个字节的浮点数内存数据-------------------------------------------------#include <stdio.h>int main(){float f = 123456.0;unsigned char * c = (char *)&f;int i = 0;for (i = 3; i >= 0; i--)printf("%p\n", c[i]);}0x470xf10x20(nil)整数和小数混合的表示方法-------------------------------------------------有了上面的基础后,下面我再举一个带小数的例子来看一下为什么会出现精度问题。
按照IEEE浮点数表示法,将float型浮点数123.456f转换为十六进制代码。
对于这种带小数的就需要把整数部和小数部分开处理。
整数部直接化二进制: 1111011。
小数部的处理比较麻烦一些,也不太好讲,可能反着讲效果好一点,比如有一个十进制纯小数0.57826,那么5是十分位,位阶是1/10;7是百分位,位阶是1/100;8是千分位,位阶是1/1000 ...,这些位阶分母的关系是10^1、10^2、10^3...,现假设每一位的序列是{S1、S2、S3、 ...、Sn},在这里就是5、7、8、2、6,而这个纯小数就可以这样表示:n = S1*(1/(10^1)) + S2*(1/(10^2)) + S3*(1/(10^3)) + ... + Sn*(1/(10^n))把这个公式推广到b进制纯小数中就是这样:n = S1*(1/(b^1)) + S2*(1/(b^2)) + S3*(1/(b^3)) + ... + Sn*(1/(b^n))天哪,可恶的数学,我怎么快成了数学老师了!没办法,为了广大编程爱好者的切身利益,喝口水继续!现在一个二进制纯小数比如0.100101011就应该比较好理解了,这个数的位阶序列就因该是1/(2^1)、1/(2^2)、1/(2^3)、1/(2^4),即0.5、0.25、0.125、0.0625...。
乘以S序列中的1或着0算出每一项再相加就可以得出原数了。
现在你的基础知识因该足够了,再回过头来看0.456这个十进制纯小数,该如何表示呢?现在你动手算一下,最好不要先看到答案,这样对你理解有好处。
我想你已经迫不及待的想要看答案了,因为你发现这跟本算不出来!来看一下步骤:1/2^1位(为了方便,下面仅用2的指数来表示位),0.456小于位阶值0.5故为0;1/2^2位,0.456大于位阶值0.25,该位为1,并将0.456减去0.25得0.206进下一位;1/2^3位,0.206大于位阶值0.125,该位为1,并将0.206减去0.125得0.081进下一位;1/2^4位,0.081大于0.0625,为1,并将0.081减去0.0625得0.0185进下一位;1/2^5位0.0185小于0.03125,为0...。
问题出来了,即使超过尾数的最大长度23位也除不尽!这就是著名的浮点数精度问题了。
不过我在这里不是要给大家讲《数值计算》,用各种方法来提高计算精度,因为那太庞杂了,恐怕我讲上一年也理不清个头绪啊。
我在这里就仅把浮点数表示法讲清楚便达到目的了。
0.456 0.5 (1/2^1) 0.456<0.5 0 0.456-0.5*0=0.4560.456 0.25(1/2^2) 0.456>0.25 1 0.456-0.25*1=0.2060.206 0.125 0.206>0.125 1 0.206-0.125*1=0.0810.081 0.0625 0.081>0.0625 1 0.081-0.0625*1=0.01650.0165 0.03125 0.0165<0.031250 0.0165-0.03125*0=0.01650.0165 0.015625 0.0165>0.015625 1 0.0165-0.015625*1= 0.000875OK,我们继续。
嗯,刚说哪了?哦对对,那个数还没转完呢,反正最后一直求也求不尽,加上前面的整数部算够24位就行了(最高位的1不存入内存):1111011. 011101001 01111001。
某BC问:“不是23位吗?”我:“倒,不是说过了要把第一个1去掉吗?当然要加一位喽!”现在开始向左移小数点,大家和我一起移,众:“1、2、3...”好了,一共移了6位,6加上127得133(怎么跟教小学生似的?呵呵),二进制表示为:10000101,符号位为...再...不说了,越说越啰嗦,大家自己看吧:0 10000101 1110110111010010111100142 F6 E9 7979 E9 F6 42将小数部分换算成二进制-------------------------------------------------#include <stdio.h>#include <math.h>int main(){float f;f = 0.456;int i, j;unsigned char c[23];for (i = -1, j = 0; i >= -23; i--, j++) { if (f > pow(2, i)) {c[j] = 1;printf("c[%d] = %d\n", j, c[j]);f = f - pow(2, i);}else {c[j] = 0;printf("c[%d] = %d\n", j, c[j]);}}}纯小数的表示方法-------------------------------------------------下面再来讲如何将纯小数转化为十六进制。
对于纯小数,比如0.0456,我们需要把他规格化,变为1.xxxx*(2^n)的型式,要求得纯小数X对应的n可用下面的公式:n = int(-1+log(2)X);0.0456我们可以表示为1.4592乘以以2为底的-5次方的幂,即1.4592*(2^-5)。
转化为这样形式后,再按照上面第二个例子里的流程处理:1. 01110101100011100010001去掉第一个101110101100011100010001-5 + 127 = 1220 01111010 01110101100011100010001最后:11 C7 3A 3D另外不得不提到的一点是0.0f对应的十六进制是00 00 00 00,记住就可以了。
将十进制的纯小数用二进制表示-------------------------------------------------#include <stdio.h>#include <math.h>int main(){float f;int i, j;f = 0.0456;i = (int)(-1 + log(f)/log(2));f = f / pow(2, i);f = f - 1;unsigned char c[23];for (i = -1, j = 0; i >= -23; i--, j++) { if (f > pow(2, i)) {c[j] = 1;printf("%d", c[j]);f = f - pow(2, i);}else {c[j] = 0;printf("%d", c[j]);}}printf("\n");}01110101100011100010000为什么最后一位不一致!是不是需要计算24位(011101011000111000100001),然后将最后一位进位!。