10、浮点运算与二进制编码十进制表示详解

浮点运算与二进制编码十进制表示详解

1. 浮点运算的问题与注意事项

在进行浮点运算时,会出现许多小问题。我们不能像对待实数运算那样对待浮点运算,因为有限精度运算存在不准确性,若不小心,可能会带来麻烦。如果打算使用任何语言进行浮点运算,需要研究有限精度运算对计算产生的影响。

另外,HLA 的 if 语句不支持涉及浮点操作数的布尔表达式,例如不能使用 if( x < 3.141) then... 这样的语句。

2. IEEE 浮点格式

2.1 浮点格式的起源

英特尔为 8086 微处理器引入浮点单元时,聘请了数值分析师为 8087 FPU 设计浮点格式。最终由卡恩、库南和斯通三人设计出 KCS 浮点标准,该标准被 IEEE 组织采用为 IEEE 浮点格式。

2.2 三种浮点格式

英特尔引入了三种浮点格式,以满足不同的性能和精度要求,具体如下表所示:
| 格式 | 对应类型 | 位数 | 尾数 | 指数 | 动态范围 | 精度 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 单精度 | C 语言的 float 类型,FORTRAN 语言的 real 类型 | 32 位 | 24 位补码尾数(隐含最高有效位为 1) | 8 位,偏移量为 127 | 约 2 ± 128 或约 10 ± 38 | 大约 6 位半 |
| 双精度 | C 语言的 double 类型,FORTRAN 语言的 double - precision 类型 | 64 位 | 53 位尾数(隐含最高有效位为 1) | 11 位,偏移量

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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