浮点精度位

如何解决浮点精度位

| 在此Wiki文章中，它显示23位精度，8位指数，1位符号 浮点型的隐藏的第24位在哪里使7个有效数字为（23 + 1）？     

解决方法

        浮点数通常是标准化的。例如，考虑一下我们大多数人在学校学习的科学记数法。您总是缩放指数，因此小数点前只有一位。例如，您编写的是1.23456x102，而不是123.456。 通常，计算机上的浮点的处理方式（几乎1）相同：对数字进行归一化处理，因此在二进制点之前恰好有一位数字（二进制​​点，因为大多数工作于二进制而不是十进制）。但是有一个区别：对于二进制，这意味着小数点前的数字必须为

1

。由于它始终为0，因此不需要存储该位。为了在每个浮点数中节省一点存储空间，该“ 0”位是隐式的而不是被存储。 和往常一样，情况还不止如此。主要区别是非正规数。例如，考虑一下如果您使用科学计数法，但是只能使用-99到+99的指数。如果您想存储一个数字，例如1.234 * 10-102，您将无法直接执行此操作，因此它可能会四舍五入为0。 非正规化的数字为您提供了一种处理方式。使用非规范化的数字，您会将其存储为0.001234 * 10-99。假设尾数和指数的位数分别受到限制（通常在计算机上是这样），这将失去一些精度，但仍避免舍弃所有精度而仅将其称为

0

。 1从技术上讲，存在差异，但是它们对所涉及的基本理解没有差异。     ,        http://en.wikipedia.org/wiki/Single_precision_floating-point_format#IEEE_754_single_precision_binary_floating-point_format:_binary32   真正的有效位数包括23   右边的小数位   二进制点和隐式前导   位（二进制点的左侧）   除非指数为   全零存储 很好地解释了它，按照惯例/设计，最后一位没有被明确存储，而是由规范指出除非所有都为0，否则它在那里。     ,        在编写时，单精度浮点格式具有一个符号位，八个指数位和23个有效位。令s为符号位，e为指数位，f为有效位。这是位的各种组合代表的含义： 如果e和f为零，则根据s是0还是1，对象为+0或-0。 如果e为零而f不是，则对象为（-1）s * 21-127 *0.f。 \“ 0.f \”表示写入0，句点和f的23位，然后将其解释为二进制数。例如0.011000 ...是3/8。这些是“非正常”数字。 如果0

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