48、浮点处理与指令编码全解析

浮点处理与指令编码全解析

1. 浮点除法指令

在浮点运算中,除法操作是常见的操作之一。例如下面的代码展示了如何进行浮点除法:

dblTwo   REAL8  10.0
dblQuot  REAL8  ?
.code
fld dblOne ; load into ST(0)
fdiv dblTwo ; divide ST(0) by dblTwo
fstp dblQuot ; store ST(0) to dblQuot

这里需要注意的是,如果源操作数为零,会产生除零异常。当操作数为正无穷、负无穷、零或 NaN 时,除法运算会有一些特殊情况。

FIDIV 指令会将整数源操作数转换为双扩展精度浮点格式,然后再进行除法运算。其语法如下:

FIDIV m16int
FIDIV m32int
2. 比较浮点值

不能使用 CMP 指令来比较浮点值,因为 CMP 指令使用整数减法进行比较。而应该使用 FCOM 指令。执行 FCOM 指令后,在逻辑 IF 语句中使用条件跳转指令(如 JA、JB、JE 等)之前,需要采取特殊步骤。由于所有浮点值都是隐式有符号的,FCOM 执行有符号比较。

FCOM、FCOMP 和 FCOMPP 指令的具体情况如下:
| 指令 | 描述 |
| ---- | ---- |
| FCOM | 比较 ST(0) 和 ST(1) |
| FCOM m32fp | 比较 ST(0) 和

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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