【深入理解计算机系统】【浮点数的表示范围】

本文介绍了科学计数法的基本概念,并探讨了浮点数的表示范围及其在IEEE754标准下的具体实现方式。

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1.科学计数法

2.浮点数的表示范围

3.IEEE754浮点数表示











### 浮点数表示计算机系统中,浮点数用于表示实数值。IEEE 754标准定义了两种基本的浮点格式:单精度(32位)和双精度(64位)。每种格式都由三个部分组成: - 符号位 (S): 占1位,0代表正数,1代表负数。 - 阶码 (E): 对于单精度是8位,对于双精度是11位。阶码采用偏置形式存储,即实际指数加上一个固定偏移量来得到存储值。 - 尾数/有效数字 (F 或 M): 剩余位用来保存小数部分,在规格化情况下隐含最前面的一个'1.'[^1]。 例如,单精度浮点数可以这样解析: \[ (-1)^{s} \times 1.F \times 2^{(E-bias)} \] 其中 \( bias=127 \),而双精度则使用\(bias=1023\)作为偏置因子。 ### 浮点数运算原理 当执行浮点加法或减法操作时,通常遵循以下几个原则处理两个给定的操作数A和B: - **对齐指数**: 如果两者的指数不同,则较小的那个需要调整其尾数并增加相应的指数直到两者相等为止。 - **执行加减**: 完成上述步骤之后就可以像对待普通的二进制定点数那样来进行加或者减运算了。 - **舍入与规约**: 结果可能超出可直接表达范围;此时需考虑溢出情况以及应用合适的舍入模式,并最终规范化结果以便存回寄存器或其他目标位置。 对于乘除法而言,过程相对简单一些——只需分别计算新的符号、求和后的指数以及相乘的结果即可完成初步转换工作,随后同样要经历必要的舍入及标准化流程以确保符合预期的标准格式。 ```cpp // C++ code snippet demonstrating floating point addition float add_float(float a, float b){ union { float f; int i; } u_a, u_b; u_a.f = a; // Convert to bit representation u_b.f = b; // Extract sign, exponent and mantissa from both numbers... } ```
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