计算机中浮点数的存储

     浮点数的存储和整型存储是不同的,因为他们的用途和精度不同。整数存储模式我就不过多赘述,接下来我们来讲讲浮点数存储,根据根据国际标准IEEE(电气和电子工程协会)754规定任意一个二进制浮点数V可以写成下面的表达式

                  V=(-1)^符号位*M*2^E

   1. M>=1且<2之间的数;

   2.E为指数;
 举个例:-4.0写为二进制是-10.0,相当于-1.0*2^1那么E为1。

   IEEE754规定

1.对于32位浮点数,最高一位为符号位,接着8位为指数位E最后23位为存储有限数字M

2.对于64位浮点数,最高一位为符号位,接着11位位指数位E,最后53位存储有效数字M;

3.因为M为1.xxxx的数,这个数的第一位总是为1,因此可以被舍弃,只保留后面的小数部分,当再次读取的时候,再把1加上,这样会出现64位浮点数存储时,M存储53位有效位数,因为舍去默认数1,可以再存一位有效数字,但总的M还是有52位数;

4.E(无符号整数)比较复杂,E为8位取值范围为0~255;E为11位,取值范围为0~2047但E可为负数,IEEE754规定E存入内存时必须加上一个中间数,8位E中间数位127,11位E中间数为1023,例如:E=2,存入内存是2+127=129,以二进制存入。浮点数的取分为下列几种情况:

  •       E二进制全为1时,表示无穷大;
  •       E二进制全为0时,将其真实值设为1-中间数,有效数字不在补1,保持0.xxxxx,可以表示        接近0的小数和配合符号位后表示正负0;
  •       E二进制不全为0或不全为1时,用E的计算值减去127或1023,得到有效值,再将M值加上        第一位的1,就可以得到整个浮点数。

(小白说浮点数存储,如有错,请指出,感谢纠正!)

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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