IEEE-754 64位双精度浮点数存储详解

本文详细介绍了IEEE754双精度浮点数的存储结构,包括符号位、指数部分和小数部分,并解析了规格化、非规格化和特殊值的情况。通过具体示例展示了数值转换过程,同时列举了数值边界值,探讨了可能的精度丢失问题及其在JavaScript中的体现。
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IEEE-754双精度浮点数

IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位)、双精确度(64位)、延伸单精确度(43比特以上,很少使用)与延伸双精确度(79比特以上,通常以80位实现),本文介绍64位双精度浮点数。

存储结构

IEEE-754双精度浮点数(double floating-point)存储为64bit,由符号位(s)、有偏指数(e)、小数部分(f)组成:

在这里插入图片描述

组成描述位数位置
sign符号,0表示正,1表示负1bit63
exponent指数部分11bit52-62
fraction小数部分52bit0-51

类型划分

11位的指数部分可存储00000000000 ~ 11111111111(十进制范围为0 ~ 2047),取值可分为3种情况:

  1. 11位指数不为00000000000和11111111111,即在00000000001 ~ 11111111110(1 ~ 2046)范围,这被称为规格化。
  2. 指数值为00000000000(0),这被称为非规格化
  3. 指数值为11111111111(2047),这是特殊值,有两种情况:
    • 当52位小数部分f全为0时,若符号位是0,则表示+Infinity(正无穷),若符号位是1,则表示-Infinity(负无穷)
    • 当52位小数部分f不全为0时,表示NaN(Not a Number)

规格化

规格化下,浮点数的形式可表示为:
(−1)s×1.bbb⋯b⏟f(有效52位)(ccc⋯⏟53位及以后)×2e−1023(0<e<2047)(-1)^s\times1.\underbrace{bbb\cdots b}_{f(有效52位)}(\underbrace{ccc\cdots}_{53位及以后})\times2^{e-1023} \quad (0< e < 2047)(1)s×1.f(52)bbbb(53ccc)×2e1023(0<e<2047)
其中:

  • s为0或1,0表示正数,1表示负数,对应1bit的符号位
  • f为52位有效位,其中的每一位b是0或1,对应52bit的小数部分(不足52位补0)
  • c是超出52位的部分(如果有的话,需要舍入(精度会丢失),规则下述)
  • e为十进制数值,其11位的二进制数值对应11bit的指数部分
  • 1023移码,移码值为 2n−1−12^{n-1}-12n11,这里的n表示指数位数,对于64bit的双精度存储,n是11

十进制中,12345可表示为1.2345×1041.2345\times10^41.2345×104;二进制中,10011可表示为1.0011×241.0011\times2^41.0011×24

先看个简单例子,计算2.25的双精度浮点数:

2.25转为二进制为10.01,10.01转为上述表示法为 1.001⏟f×211.\underbrace{001}_{\scriptsize{f}}\times2^11.f001×21,可得:

  • 数值为正,因此符号位是0
  • 小数为001,不足52位,补0,得到
    0010000000000000000000000000000000000000000000000000⏟001后49个0共52位\underbrace{0010000000000000000000000000000000000000000000000000}_{001后49个0\quad共52位}001490520010000000000000000000000000000000000000000000000000
  • 指数e-1023 = 1,则 e = 1024,二进制值为10000000000⏟11位\underbrace{10000000000}_{11位}1110000000000

综上,将1位符号、11位指数、52位小数整合可得到2.25的双精度浮点数表示:
0⏟s10000000000⏟e0010000000000000000000000000000000000000000000000000⏟f\underbrace{0}_{s}\underbrace{10000000000}_{e}\underbrace{0010000000000000000000000000000000000000000000000000}_{f}s0e10000000000f0010000000000000000000000000000000000000000000000000
上述步骤反向操作可得到十进制值

上面这个例子中,小数部分不存在舍入的问题(位数小于52位),那么如果小数超出了52位,如何处理呢?有以下几种情况:

1、第53位是0,无需处理
2、第53位是1且53位之后全是0:

  • 若第52位是0,无需处理;
  • 若第52位是1,那么向上舍入

3、第53位是1,且之后不全是0:那么向上舍入

再看一个例子,计算23.3的双精度浮点数:
23.3转为二进制为
10111.0100110011001100110011001100110011001100110011001100⋯⏟1100循环10111.0100110011001100110011001100110011001100110011001100\underbrace{\cdots}_{1100循环}10111.01001100110011001100110011001100110011001100110011001100
改写为
1.0111010011001100110011001100110011001100110011001100⏟52位1100⋯⏟1100循环×241.\underbrace{0111010011001100110011001100110011001100110011001100}_{52位}\underbrace{1100 \cdots}_{1100循环}\times2^41.52011101001100110011001100110011001100110011001100110011001100×24
数值为正,因此符号位是0;指数e -1023 = 4,e = 1027 = 10000000011,因此指数部分是10000000011;小数位无限循环,53位是1且之后不全是0,符合上述规则3,因此向上舍入,第52位由0变为1,最终小数部分为:
011101001100110011001100110011001100110011001100110101110100110011001100110011001100110011001100110011010111010011001100110011001100110011001100110011001101
整合后得到23.3的双精度浮点数表示:
0⏟s10000000011⏟e0111010011001100110011001100110011001100110011001101⏟f\underbrace{0}_{s}\underbrace{10000000011}_{e}\underbrace{0111010011001100110011001100110011001100110011001101}_{f}s0e10000000011f0111010011001100110011001100110011001100110011001101


非规格化

非规格化可用以下形式表示(小数点前面是0):
(−1)s×0.bbb⋯b⏟f(52位)×2e−1022(e=0)(-1)^s\times0.\underbrace{bbb\cdots b}_{f(52位)}\times2^{e-1022} \quad (e=0)(1)s×0.f(52)bbbb×2e1022(e=0)
f=0f=0f=0(52位小数全为0)时,表示的值是0:s=0s=0s=0表示-0,s=1s=1s=1表示+0


特殊值

e=2047e=2047e=2047(11位指数全为1)时:

  • f>0f>0f>0,表示NaN
  • f=0,s=0f=0,s=0f=0,s=0,表示+Infinity
  • f=0,s=1f=0,s=1f=0,s=1,表示-Infinity

数值范围

1、在规格化中,当指数e最大(前10位为1,11位为0,即2046)且小数f最大(52位全为1)时,能表示出最大正值,为
1.111⋯11⏟52个1×22046−1023=111⋯11⏟53个1000⋯00⏟971个01.\underbrace{111\cdots11}_{52个1}\times2^{2046 - 1023} = \underbrace{111\cdots11}_{53个1}\underbrace{000\cdots00}_{971个0}1.52111111×220461023=53111111971000000
转为十进制值为1.7976931348623157e+308,则能表示的最小负值-1.7976931348623157e+308

2、在规格化中,当指数e最小(前10位为0,11位为1,即1)且小数f最小(52位全为0)时,能表示出最小正值,为
1.000⋯00⏟52个0×21−1023=0.000⋯00⏟1021个011.\underbrace{000\cdots00}_{52个0}\times2^{1 - 1023} = 0.\underbrace{000\cdots00}_{1021个0}11.52000000×211023=0.10210000001
转为十进制值为2.2250738585072014e-308,则能表示的最大负值-2.2250738585072014e-308


在非规格化中,指数e为0
1、当小数f最大(52位全为1)时,能表示出最大正值,为
0.111⋯11⏟52个1×2−1022=0.000⋯00⏟1022个0111⋯11⏟52个10.\underbrace{111\cdots11}_{52个1}\times2^{-1022} = 0.\underbrace{000\cdots00}_{1022个0}\underbrace{111\cdots11}_{52个1}0.52111111×21022=0.102200000052111111
转为十进制值为2.225073858507201e-308,则最小负值-2.225073858507201e-308

2、当小数f最小(前51位为0,52位为1)时,能表示出最小正值,为
0.000⋯01⏟第52位为1×2−1022=0.000⋯00⏟1073个010.\underbrace{000\cdots01}_{第52位为1}\times2^{-1022} = 0.\underbrace{000\cdots00}_{1073个0}10.52100001×21022=0.10730000001
转为十进制值为5e-324,则最大负值-5e-324

整数范围(精确整数,无精度丢失)

当 e - 1023 = 52,即e = 1075,小数f最大(52位全为1)时,能表示出最大安全正整数,为
1.111⋯11⏟52个1×252=111⋯11⏟53个11.\underbrace{111\cdots11}_{52个1}\times2^{52} = \underbrace{111\cdots11}_{53个1}1.52111111×252=53111111
转为十进制值为253−12^{53}-12531 = 9007199254740991,则能表示的最小安全负整数-9007199254740991

总结

1、javascript中的数值统一采用IEEE-754双精度存储,因此在计算时可能出现精度丢失,导致奇怪的结果,如 0.1 + 0.2 !== 0.3

2、下表列出了IEEE-754中的数值边界值,其中某些值对应javascript中的数值常量

-最小负值最大负值最小正值最大正值最小安全负整数最大安全正整数
规格化-1.7976931348623157e+308-2.2250738585072014e-3082.2250738585072014e-3081.7976931348623157e+308(Number.MAX_VALUE)-9007199254740991(Number.MIN_SAFE_INTEGER)9007199254740991(Number.MAX_SAFE_INTEGER)
非规格化-2.225073858507201e-308-5e-3245e-324(Number.MIN_VALUE)2.225073858507201e-308xx

IEEE 754可以表示的数值范围是:
[−1.7976931348623157×10308,−5×10−324]∪[5×10−324,1.7976931348623157×10308][-1.7976931348623157\times10^{308},-5\times10^{-324}] \cup [5\times10^{-324},1.7976931348623157\times10^{308}][1.7976931348623157×10308,5×10324][5×10324,1.7976931348623157×10308]
超过1.7976931348623157e+308Infinity,小于-1.7976931348623157e+308-Infinity,在(-5e-324,5e-324)之间的数显示为0

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