浮点数的范围和精度

IEEE标准提供了两种主要的浮点数格式: 单精度(32位)和双精度(64位)。分为三个部分:符号指数小数指数部分决定了浮点数的范围。而小数部分的位数决定了精度。(见下图)

单精度浮点数.png

双精度浮点数.png

单精度中,指数长度为8位,小数部分占23位。由于是有符号型,所以对应的指数范围是-128~128。所以单精度的范围是-2128到2128,约等于-3.40 * 10^38 至 3.40 * 10^38(或者写成 -3.40E38 ~ +3.40E38)。由于小数部分占23位,而2^23=8388608。对应的10进制是7位。所以精度的范围就是6到7位(即有效数字一般为6到7位)。

同理,双精度中,指数长度是11位,小数部分占52位。所以,双精度的范围是-21024~21024.约等于-1.797E308 ~ 1.797E308。小数部分占52位,而2^52= 4,503,599,627,370,496。对应的10进制是16位。所以精度的范围就是15到16位(即有效数字一般为15到16位)。

### 计算机组成原理中的浮点数表示范围 在计算机科学中,浮点数的表示遵循IEEE 754标准,该标准定义了单精度(32位)精度(64位)两种常见格式。每种格式都规定了特定数量的比特用于符号位、指数部分尾数部分。 #### 单精度浮点数(32位) 对于单精度浮点数: - 符号位:1位 - 阶码(Exponent, E):8位 - 尾数(Fraction/Mantissa, f):23位 根据这些分配,最大正数值可以通过设置阶码为全1减去偏置值(bias),而尾数则全部设为1来获得;最小正值则是阶码最低有效配置加上隐含的前导1作为尾数的一部分[^1]。 具体来说,在单精度情况下: -23})\times 2^{128} ≈ 3.40282347 × 10^{38} \)[^4] - 最小正常化正数约为 \( 2^{-126} ≈ 1.17549435 × 10^{-38} \) #### 双精度浮点数(64位) 而对于双精度浮点数而言: - 符号位:1位 - 阶码:11位 - 尾数:52位 同样地应用上述逻辑计算得到的结果如下: - 偏置量 \( bias = 1023 \) - 正常化的最大有限数接近于 \( (2 - 2^{-52})\times 2^{1024} ≈ 1.7976931348623157 × 10^{308} \) - 最小正常化正数约等于 \( 2^{-1022} ≈ 2.2250738585072014 × 10^{-308} \) 为了更好地理解如何处理超出此范围的情况,考虑以下Python代码片段展示了一个简单的尝试创建超过单精度上限的浮点数的例子: ```python import struct def float_to_hex(f): return hex(struct.unpack('<I', struct.pack('<f', f))[0]) max_single_precision = 3.40282347e+38 print(float_to_hex(max_single_precision)) # 输出对应的十六进制表示形式 ``` 这段程序会打印出`0x7f7fffff`,这是单精度浮点数能够表达的最大合法值之一。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值