电子科技大学 - 计算机组成原理 小数的十进制和二进制转换 移码 定义:[X]移 = X + 2n ( -2n ≤ X < 2n ) X为真值,n为整数的位数 数值位和X的补码相同,符号位与补码相反 舍入方法 0舍1入 保留4位尾数: 0 00100 -> 0 0010 /* **0直接舍去 */ 1 00101 -> 1 0011 /* **1进位 */ 1 11011 -> 1 1110 末位恒置1 保留4位尾数: 0 00100 -> 0 0011 1 00101 -&

>>> 0.3+0.6 0.8999999999999999 >>> 1-0.9 0.09999999999999998 >>> 0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 最初碰到这个问题是在写js的金额计算中遇到的,始终找不到是什么原因造成的,于是把锅甩给了JS:垃圾js浮点运算有bug!然后百度拷贝了一个解决浮点 运算的函数才解决了问题. 直到最近才发现,原来不仅js会“算不清”0.3+0.6,C#,JAVA,Python等很

把一个IEEE754浮点数转换为IBM370浮点数的C#代码. 在这个网页上有古老的IBM370浮点格式的说明. // http://en.wikipedia.org/wiki/IBM_Floating_Point_Architecture // float2ibm(-118.625F) == 0xC276A000 // 1 100 0010 0111 0110 1010 0000 0000 0000 // IBM/370 single precision, 4 bytes // xxxx.xx

IEEE754 浮点数 1.阅读IEEE754浮点数 A,阶码是用移码表示的,这里会有一个127的偏移量,它的127相当于0,小于127时为负,大于127时为正,比如:10000001表示指数为129-127=2,表示真值为2^2,而01111110则表示2^(-1). B, 尾数全都是小数点后面的数, C, 但尾数中省略了一个1,因此尾数全为0时,也是1.0...00; D,当尾数的值不为0时,尾数的最高有效位应为1,这称为浮点数的规格化表示 2.把十进制数5.75,161.875,-0.02

前言 Go语言之父Rob Pike大神曾吐槽:不能掌握正则表达式或浮点数就不配当码农! You should not be permitted to write production code if you do not have an journeyman license in regular expressions or floating point math. 此前使用Java写Spark SQL业务时,也有遇到浮点数比较问题即x>70的记录行居然出现了70的记录,尽管SQL做了类型转换再

IEEE二进制浮点数算术标准(ANSI/IEEE Std 754-1985)是一套规定如何用二进制表示浮点数的标准.就像"补码规则"建立了二进制位和正负数的一一对应关系一样,IEEE754规则说明了一个从二进制状态到实数集的一一映射的规则(当然事实上状态有限而实数无限,叫做"单射"更为合适). IEEE754的初标准在1985年发布,也是现在广为流传的版本,被大多数语言所采用.事实上后来已经有了更新的标准了,不过两者间没有太大的区别.因此了解老标准就可以. 浮点数是

浮点数与定点数表示法是我们在计算机中常用的表示方法 所以必须要弄懂原理,特别是在FPGA里面,由于FPGA不能像在MCU一样直接用乘除法. 定点数 首先说一下简单的定点数,定点数是克服整数表示法不能表示实数的缺陷,那么我们就可以通过将实数乘上一个分数来实现,当然要是分数就是2^-i倍数,那么我们的定点数表示法就是精确的表示,但是很不幸我们自然界中的树并不是那么凑巧.所以定点数只能是近视表示实数,包括浮点法也是这样的.具体的实现就是将表示成2进制后,然后在左移k位,那么对于N为的定点数表示法中,就

------------恢复内容开始------------ %2020/12/2 11:42:31clcformat long % IEEE754 to deca = '40800000'a = dec2bin(hex2dec(a),32)M = bin2dec(a(10:32))E = bin2dec(a(2:9))x = (-1)^a(1)*(1 + M*2^-23)*2^(E-127) % dec to IEEE754 result = cos(x) if(result<0) S = '

将十进制数转换为单精度浮点数 如何将十进制数转换为单精度浮点数参考 首先要知道 IEEE浮点标准:V=(-1)^s * M * 2^E 1.符号(sign)s决定这个数是负数(s=1)还是正数,0(s=0). 2.尾数(significand) M是一个二进制小数. 3.阶码(exponent)E对浮点数加权. 其次要知道单精度浮点数一般下是32位,由三段组成,第一段只有一位即s,第二段有8位,如何得到,可以通过公式中2的指数加上127,所得到的数转换成二进制可得,第三段是由转换的二进制小数中小

https://blog.csdn.net/K346K346/article/details/50487127

人工转换: 5.75转换成二进制:101.11右移2位,补0:1.0111000000000000000000000000000000000000000000000000.10000000001 161.875转换:10100001.111右移6位,补0:1.010000111100000000000000000000000000000000000000000.10000000110 -0.0234375转换:0.0000011左移6位,补0:1.100000000000000000000000

这一章,主要介绍了好多种计算方法.下面,写一点自己对于有些计算(手写计算过程)的见解. 1.原码.反码.补码 原码:相信大家都会写,符号位在前二进制数值在后,凑够位数即可. 反码:原码符号位不变,其他位全部取反. 补码:反码末位加一 / 原码符号位不变,从右往左数第一个1及其右边的各位不变,其余位全部取反 2.IEEE754的转换 IEEE754标准32/64浮点规格化数形式:X = (-1)S * 1.M * 2E-127(其中,S-阶符,M-尾数,E-阶码)    32位的规格化浮点数:SE

一.抛砖引玉 一个简单的示例: double a = 0.0; IntStream.range(0,3).foreach(i->a+=0.1); System.out.println(a); // 0.30000000000000004 System.out.println(a == 0.3); //false 可以看到计算机因二进制&浮点数造成的问题离我们并不遥远,一个double经过简单的相加,便出现了影响正常性的结果. 我们可以通过 BigDecimal 来更详细展示: BigDeci

float类型数字在计算机中用4个字节存储.遵循IEEE-754格式标准: 一个浮点数有2部分组成:底数m和指数e 底数部分 使用二进制数来表示此浮点数的实际值指数部分 占用8bit的二进制数,可表示数值范围为0-255 但是指数可正可负,所以,IEEE规定,此处算出的次方必须减去127才是真正的指数. 所以,float类型的指数可从-126到128 底数部分实际是占用24bit的一个值,但是最高位始终为1,所以,最高位省去不存储,在存储中占23bit 科学计数法. 格式:SEEE EEEE E

[题外话] 最近在做C3D文件的解析,好奇怪的是文件中竟然存储了CPU的类型,原本不以为然,结果后来读取一个文件发现浮点数全部读取错误.查了下发现虽然在上世纪80年代就提出了IEEE754要统一浮点数标准,但是到现在仍然有计算机采用不同方式存储浮点数.在某些非IEEE754标准的计算机产生的二进制文件中,如果拿到其他计算机中读取,如果不进行专门的转换,可能导致数据错误等问题. [文章索引] IEEE754标准浮点数字的存储详解 VAX及IBM浮点数字的存储和转换 双精度浮点数的处理 [一.IEE

1.样例 var a = .3 - .2 //0.09999999999999998 var b = .2 - .1 //0.1 a == b //false 出现这样的原因在于 1.Javascript采用IEEE-754浮点数表示法(几乎所有现代编程语言所采用),这事一种二进制表示法,可以精确地表示1/2, 1/8,1/1024的值,而我们常用十进制的分数1//10,1/100 2.实现有无数个,但是Javascript通过浮点数的形式只能表示其中有限的个数(确切说是184377368744

一.二进制小数 十进制小数: 12.3410 == 1 * 101 + 2 * 100 + 3 * 10-1 + 4 * 10-2 = 12(34/100) (可能很多人还不知道怎么计算一个数的负幂,这里给大家一个方法:一个数的负的X次方等于这个数的X次方分之一,比如2-2 = 0.25 = 1/2*2 = 1/4,现在明白不?) 二进制小数:101.11 == 1 * 22 + 0 * 21 + 1 * 20 + 1 * 2-1 + 1 * 2-2 = 4 + 0 + 1 + 1/2 + 1/

JS在处理浮点数计算时经常会遇到精度的问题,上一篇博客封装了JS浮点数加减法的方法,这一次来封装一下js浮点数乘除法运算. 其实浮点除法的封装跟加减法的封装原理是一样,只是在第一次计算完后会再复位小数位数的时候稍微会复杂一点. 加法运算在第一次清除小数点计算后,根据小数位数的最大值可以知道计算后的结果应该再复位多少位小数. 而乘除法运算得分二种情况: 乘法运算时,二个数去掉小数点,相当于放大了10的对应二数小数点位数的和的次幂,所以计算完后的结果应该保留至少对应小数位数的和的位数; 除法运算时,

最近工作中经常遇到需要处理浮点型计算的问题,开始一直都在用把浮点数先乘以10的对应小数的位数的次方化成整数再去开始计算. 例如100.01+100.02,可以化成(100.01*100+100.02*100)/100来做计算,但是最近发一个浮点数乘以一个10的次方也会有精度问题发生(如:575697.82*100),突然感觉前面的工作是不是有好多地方埋了很多坑啊,不能愉快的工作啦. 正好周未没什么别的计划,想研究下怎么处理JS的浮点型计算的精度问题 既然浮点数的计算精度有问题,那何不就在计算过程

1.struct与typedef struct struct Student{int a;int b}stu1; //定义名为Student的结构体,及一个Student变量stu1 struct {int a;int b;}stu1; //只定义了一个结构体变量stu1,未定义结构体名,无法再定义其他变量 typedef struct Student{int a;int b;}Stu1,Stu2; //定义结构体类型为Student,别名为Stu1或Stu2,此时有三种定义相应变量的方式: s

Javascript中的数据类型有以下几种情况: 基本类型:string,number,boolean 特殊类型:undefined,null 引用类型:Object,Function,Date,Array,RegExp, ... ① string string类型的数据是由16位Unicode字符组成的字符串,用typeof检测其数据类型如下: var str = "Hi, Javascript"; console.log(typeof str); // string 在Javasc