浮点数的表示和精度

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1、浮点数的表示和精度(2009-12-1717:03:57)转载标签:it分类:C/C++如果a>0,那么1+a一定大于1吗?在数学上,答案是肯定的。但在计算机上,答案就与a的大小和浮点数的精度有关了。在matalb上,可以作以下计算:>>a=1/2^52a=   2.220446049250313e-016>>1+a>1ans=    1>>a=1/2^53a=   1.110223024625157e-016>>1+a>1ans=    0可见,当a等于1/2^53时,1+a>1是不成立的。1浮点数IEEE754定义了单

2、精度浮点数和双精度数浮点数,即float和double。float有32bit,double有64bit。它们都包括符号位、指数和尾数。   符号位   指数   尾数float   31(1)   30-23(8)   22-0(23)double   63(1)   62-52(11)   51-0(52)符号位有1bit,0表示正、1表示负。设一个数的指数是e,指数部分的值是bias+e。加上一个bias是为了表示负数。float的bias是127,double的bias是1023。指数全0或全1有特殊含义,不算正常

3、指数。   *float的指数部分有8bit,可以取值1~254,减掉127,得到对应的指数范围-126~127。   *double的指数部分有11位,可以取值1~2046,减掉1023,得到对应的指数范围-1022~1023。这里的指数是以2为底的,同样尾数也是二进制的。IEEE754要求浮点数以规范形式存储,即小数点前有1位非零数字。对于二进制数,非零数字只有1。所以IEEE754在存储时省略了这个小数点前面的1,只存储小数点后面的位。2误差看个例子,设: doublea=0.2;在PC上,我们可以看到a对应的存储区

4、数据是:9A9999999999C93FPC的数据是小尾的,即低位字节在后,将其写成高位字节在前,得到:3FC999999999999A可见符号位为0。指数位是0x3FC,即1020,减掉1023,得到指数-3。尾数是999999999999A。所以完整的数字就是16进制的1.999999999999A乘上2^-3。即:a=(1+9*(1/16+1/16^2+...+1/16^12)+10/16^13)*2^-3(1/16+...+1/16^12)可以用等比级数求和公式a1*(1-q^n)/(1-q)计算,其中a1=1/1

5、6,q=1/16,n=12,因此:a=(1+9*(1-1/16^12)/15+10/16^13)*2^-3用windows的计算器计算上式,得到a=0.20000000000000001110223024625157这也不是精确解,但已经可以看到用double表示0.2时存在的误差。这个例子说明在用有限字长的二进制浮点数表示任意实数a可能引入误差。设实数a的指数为e,尾数位数为n,显然:误差<(1/2^n)*2^e3精度可以把机器精度定义为满足条件fl(1+ε)>1的最小浮点数ε。其中fl(1+ε)是1+ε的浮点表示。显然

6、double的机器精度是1/2^52。float的机器精度是1/2^23。matlab内部采用double,1+1/2^53对double来说就是1,所以1+1/2^53不会大于1。对于规范数来说,因为小数点前默认有个1,所以float的有效数字是24bit,对应8位十进制有效数字;double的有效数字是53bit,对应16位十进制有效数字。4特殊的浮点数前面提到浮点数的指数全0或全1有特殊含义,让我们来看看这些特殊的浮点数:   *指数和尾数都是全0表示0。根据符号位不同可以分为+0和-0。   *指数全0,尾数不为全

7、0,这些数是非规范数,即尾数部分不假设前面存在小数点前的1。或者说这些数太接近0了,因为指数已经不能再小,所以这些数不能写成规范形式。例如:double数0000000000000001的尾数是0000000000001,即1/2^52,对应的数是1/(2^52)*2^-1022,即4.9406564584124654e-324。   *指数全1,尾数全0表示无穷大,即inf。根据符号位不同可以分为+inf和-inf。   *指数全1,尾数不为全0表示NaN,即NotaNumber,不是数。尾数最高位为1的NaN被称作QN

8、aN(QuietNaN)。尾数最高位为0的NaN被称作SNaN(SignallingNaN)。通常用QNaN表示不确定的操作,用SNaN表示无效的操作。在计算机内部,double就是一个64位数。从0x0000000000000000~0xFFFFFFFFFFFFFFFF,每个64位数都对应一个浮点数或

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