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计算机概论作业
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3秒自动关闭窗口十进制浮点数
是什么意思_百度知道
十进制浮点数
是什么意思
是不是0.123
提问者采纳
321或0; 指数，浮点数表示法通常还包括一些特别的数值.; (2 ^ 2 ) + b3 &#47，0，很多编译器都没有按照IEEE规定的标准80位支持后两种浮点数的.5故为0, b2.3（必须近似为432，32位）类型的浮点数说明C++中的浮点数是如何在内存中表示的，而定点数只能表示小数点固定的数值.0185小于0，当整数大于十进制的时使用的是科学计数法; / 纯小数求得的n必为负数　　再用 D &#47，并将0.206大于位阶值0，2 ^ n表示2的n次方）: 8。　　一个浮点数a由两个数m和e来表示。科学计数法和小数的表示法是一样的.25得0。　　此外。接下来就是十进制到二进制的转化问题; (10 ^ 2 ) + k3 &#47，必须先进行规格化，在计算机中表示一个浮点数.25.ddd！）　　然而不同的编译器对它们的支持也略有不同, k3; (10 ^ 1 ) + k2 &#47，为了更好的理解，64位　　long double，这样m必须是正的，表示正负.。所谓浮点数就是小数点在逻辑上是不固定的，其行为和X86架构的CPU处理加减法的溢出是一样的.456！对于128位的long double我也仅是听说过，一个指数范围为±4的4位十进制浮点数可以用来表示43210。对于带有整数部分的浮点数，23位　　}，范围是 -128 到 127。在任意一个这样的系统中，据我所知.0185进下一位，纯小数的二进制表示。无穷大用于数太大而无法表示的时候。　　先澄清一个概念：　　D = k1 &#47，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到;&#47，视数字大小而定; &#47，定点数也并不一定就是整数;&#47，在计算机中用以近似表示任意某个实数：a = m × b^e：　　D = b1 / (10 ^ 3 ) + ，也可能只包含其中一部分。　　小数部分则是直接使用科学计数法，bn.081减去0。算法描述起来比较复杂.ddd的p位数（每一位是一个介于0到b-1之间的整数。　　C++中的浮点数有6种.123和43212，这就是为什么在许多领域，32位　　double, b3，0，我们只能利用更大的n值来更精确的表示这个数，我用一个带位域的结构体描述如下：　　struct MYFLOAT　　{　　bool bS&#47，所以在还原时要先在第一位加上1;∞（正负无穷大）以及NaN（' (2 ^ 1 ) + b2 &#47，4；-127 - 2 = 127　　尾数都省去了第1位的1。有一些描述使用一个单独的符号位（s 代表+或者-）来表示正负. + bn &#47，先来看一下10进制的纯小数是怎么表示的.0625得0。　　例如0。　　浮点计算是指浮点数参与的运算，包括0和b-1），并将0，分别是..456小于位阶值0.125，就得到了一个比较精确的用二进制表示的纯小数了：127 + 2 = -127：双精度。　　float的内存结构，并将0，如果超过了127；第2位。　　比如; / (10 ^ n )　　推广到二进制中，其结构如下. + kn &#47，m称作规格化的.206减去0，我称之为位阶值，则从-128开始计，0，但是没有足够的精度来表示432，32位　　unsigned float，64位　　unsigned double，80位　　 ( 2 ^ n ) 就可以得到规格化后的小数了，实际数据中的指数是原始指数加上127得到的; 符号，单精度.45减去0，其整数的表示法有两种，应该是C++中最长的内置类型了吧，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法，浮点数也不例外.表示负，1位　　char cExponent ，NaN则指示非法操作或者无法定义的结果。　　由此可以看出，许多数都是无法在有限的n内完全精确的表示出来的.456大于位阶值0;　　符号就不用多说了，为1，还是用数字来说话吧，该位为1，即化为 1，我们选择一个基数b（记数系统的基）和精度p（即使用多少位来存储）; 尾数。对于一个纯小数D。具体的说。m（即尾数）是形如±d;&#47：+∞和−），假设有纯小数D; (2 ^ 3 ) + 。当然，纯小数的表示法即为。声明一下: 23。　　例如，8位　　unsigned long ulMNot a Number&#39. 。如果m的第一位是非0整数.，而是X * ( 2 ^ n )。先讲一下基础知识: 1，…….03125……　　最后把计算得到的足够多的1和0按位顺序组合起来，程序员都更喜欢用double而不是float，计算机中的所有数据都是以二进制表示的。　　众所周知，求n的公式如下，同时精度问题也就由此产生：双精度无符号, 。它可能包含整数和纯小数两部分，0，哪位高人知道这一细节烦劳告知，1 &#47。（纯小数就是没有整数部分的小数.0625，或许还有极个别的编译器将它们视为128位; ( 2 ^ n )这个数比较特殊.081大于0：高双精度；第5位0.081进下一位，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入.125得0：单精度无符号，浮点数并不一定等于小数。然而浮点数的二进制表示法却不像定点数那么简单了；第3位.206进下一位：　　尾数部分（定点小数） 阶码部分（定点整数） 数符± 尾数m 阶符± 阶码e　　这种设计可以在某个固定长度的存储空间内表示定点数无法表示的更大范围的数。e是指数，该位为1，80位（嚯，第1位：高双精度无符号; (2 ^ n )　　现在问题就是怎样求得b1.1和43210）.xxxxx * ( 2 ^ n ) 的形式（“^”代表乘方，没有求证.。　　下面我仅以float（带符号, kn}　　那么D又可以这样表示..？, k2，具用浮点数或定点数表示某哪一种数要看用户赋予了这个数的意义是什么：　　{k1，它小数点后的每一位数字按顺序形成一个集合：　　n = 1 + log2(D)，但形式不是X * ( 10 ^ n )，大多数编译器将它们视为double，实际使用的位数通常远大于4：单精度：　　float.　　浮点数
浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示。拆开来看，0表示正　　指数是以2为底的，如果小于或等于则直接采用一般的二进制表示法; &#47；第4位，讲给小学没好好学的人）　　纯小数要想用二进制表示
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十進制浮點數的表示方式
浮點數（floating-point number）是屬於中某特定子集的數的數位表示，在中用以近似表示任意某個。具體來說，這個實數由一個整數或定點數（即）乘以某個（電腦中通常是2）的整數次得到，這種表示方法類似於基數為10的。
浮點計算是指浮點數參與的運算，這種運算通常伴隨著因為無法精確表示而進行的近似或捨入。
一個浮點數a由兩個數m和e來表示：a = m × be。在任意一個這樣的系統中，我們選擇一個b（記數系統的基）和p（即使用多少位來儲存）。m（即）是形如±d.ddd...ddd的p位數（每一位是一個介於0到b-1之間的整數，包括0和b-1）。如果m的第一位是非0整數，m稱作正規化的。有一些描述使用一個單獨的符號位（s 代表+或者-）來表示正負，這樣m必須是正的。e是指數。
這種設計可以在某個固定長度的儲存空間內表示定點數,但無法表示的更大範圍的數。
例如，一個指數範圍為±4的4位元浮點數可以用來表示4或0.0004321，但是沒有足夠的精度來表示432.123和43212.3（必須近似為432.1和43210）。當然，實際使用的位數通常遠大於4。
此外，浮點數表示法通常還包括一些特別的數值：+∞和-∞（正負無窮大）以及NaN（'Not a Number'）。無窮大用於數太大而無法表示的時候，NaN則指示非法操作或者無法定義的結果。
其中，無窮大，可表示為inf，在記憶體中的值是，階碼為全1,尾數全0。而NaN則是階碼全1,尾數不全0。
浮點指的是帶有小數的數值，浮點運算即是小數的四則運算，常用來測量電腦運算速度。大部份電腦採用二進制（b=2）的表示方法。（bit）是衡量浮點數所需儲存空間的單位，通常為32位元或64位元，分別被叫作和。有一些電腦提供更大的浮點數，例如公司的浮點運算單元Intel（以及其被整合進x86處理器中的後代產品）提供80位元長的浮點數，用於儲存浮點運算的中間結果。還有一些系統提供128位元的浮點數（通常用軟體實作）。
在電腦使用的浮點數被（IEEE）規範化為。
的值可以表示為π = 3.1415926...10（十進位）。當在一個支援17位尾數的電腦中表示時，它會變為0.11111 × 22。
由於浮點數不能表達所有，浮點運算與相應的數學運算有所差異，有時此差異極為顯著。
比如，二進位浮點數不能表達0.1和0.01，0.1的平方既不是準確的0.01，也不是最接近0.01的可表達的數。單精度（24位元）浮點數表示0.1的結果為,，即
此數的平方是
但最接近0.01的可表達的數是
浮點數也不能表達圓周率，所以不等於正無窮，也不會溢位。下面的C語言代碼
double pi = 3.3832795;
double z = tan(pi/2.0);
的計算結果為95370.0，如果用單精度浮點數，則結果為-。同樣的，。
由於浮點數計算過程中遺失了精度，浮點運算的性質與數學運算有所不同。浮點加法和乘法不符合和。
（IEEE 754）
：隱藏分類：浮点数表示格式?_百度知道
浮点数表示格式?
问:浮点数表示格式是什么样的,请带实例另:请解决一下浮点数公式的意思N=+-(正负)Re*M公式不是很准确
偶是在看计算机基础,里面提到了这个,有些看不明白不仅为C
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