浮点数表示

浮点数表示主要采用科学计数法,通过阶码和尾数来存储数值。在有限的存储空间中,IEEE754标准使用移码和偏置值来增强表示范围和精度。该标准规定尾数第一位默认为1,最小真值为(1.0)2∗2−126,并利用全0和全1的阶码来扩展表示范围。双符号位用于处理溢出并保持正确符号。

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浮点数的表示

  • 浮点数的表示

    • 定点数在字节数固定时,表示范围有限,且我们不能无限制增加字节数

    • 科学计数法

      • eg 3.026∗10113.026*10^{11}3.0261011
      • +11 +3.026
      • (阶符)阶码 (数符)尾数
      • 阶码E反映数值大小,使用补码或移码
      • 尾数M部分反映数值精度,使用原码或者补码
    • 当存储空间一定时,不同的存储方式会导致精度不同

      • eg 3.026∗1011和0.003∗10143.026*10^{11} 和 0.003*10^{14}3.02610110.0031014
      • 所以科学计数法会规定,最高有效位不为0,否则会丧失精度
      • image-20220202141309845
      • 双符号位可以挽救溢出时的正确符号
      • image-20220202141737272

浮点数表征 IEEE 745

  • 移码:补码基础上将符号位取反
  • image-20220202142455091
  • 754标准,偏置值为2n−12^n-12n1
  • image-20220202142602695
  • 754
    • image-20220202145153706
    • 此处因为默认规格化之后,尾数的第一位为1,所以M就设置为23位,尾数为1.M
    • image-20220202145434578
    • 在规格化的情况下,最小的真值就是(1.0)2∗2−126(1.0)_2*2^{-126}(1.0)22126,这是没有问题的;然后肯定还有比这还小的数字,所以此处754用阶码全为0的情况来表示,把精度进一步下探
    • 然后阶码全1时,还可以表示很多内容,从而丰富浮点数的表示
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