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

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

>>> 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

Java 中的浮点数取精度方法 一.内容 一般在Java代码中取一个double类型的浮点数的精度,四舍五入或者直接舍去等的方式,使用了4种方法,推荐使用第一种,我已经封装成工具类了. 二.代码实现    ①使用BigDecimal的方法:RoundTool.java(封装为工具类,推荐使用) package cn.com.cxsw.utils; import java.math.BigDecimal; /** * 与小数位精度(四舍五入等)相关的一些常用工具方法. * * float/doub

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

------------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 = '

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

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

基础知识回顾: BigDecimal.setScale()方法用于格式化小数点setScale(1)表示保留一位小数,默认用四舍五入方式 setScale(1,BigDecimal.ROUND_DOWN)直接删除多余的小数位,如2.35会变成2.3 setScale(1,BigDecimal.ROUND_UP)进位处理,2.35变成2.4 setScale(1,BigDecimal.ROUND_HALF_UP)四舍五入,2.35变成2.4 setScaler(1,BigDecimal.ROUND

大家在平时业务中应该经常跟小数打交道吧,有没有被小数点的保留位数问题搞得头疼啊.比如,保留一位小数,保留俩位小数,保留三位小数,向上取整.四舍五入等等. 而我最近在项目中正好遇到类似的问题:有的地方要求保留一位小数,有的地方要求保留俩位,有的地方要求四舍五入,有的地方要求向下取整...这些情形,总不能一个个来处理吧?于是乎,干脆封装一个方法,解决上述令人头疼的问题!话不多说,上代码: 1 /** 2 * 3 * @param {number|string} num 需要处理的数字 4 * @pa

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

ceil,floor,round,intval,number_format - 执行1000W此效率对比 Header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); ini_set('memory_limit','-1'); set_time_limit(0); $count = 10000000; $num = 73.1221; $q = time(); for($i=0; $i<$count; $i++){ number_format($n

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

IEEE754浮点数的表示方法.C语言里对float类型数据的表示范围为-3.4*10^38-+3.4*10^38.double为-1.7*10^-308~1.7*10^308,long double为-1.2*10^-4932~1.2*10^4932. 类型 比特(位)数 有效数字 数值范围 float 32 6~7 -3.4*10^38-+3.4*10^38 double 64 15~16 -1.7*10^-308~1.7*10^308 long double 128 18~19 -1.2*

二进制小数 首先复习进位计数制的要素: 数码:用来表示进制数的元素.比如 二进制数的数码为:0,1 十进制数的数码为:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 十六进制数的数码为:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F 基数:数码的个数.比如 二进制数的基数为2 十进制数的基数为10 十六进制数的基数为 16 位权:数制中每一固定位置对应的单位值称为位权. 二进制第2位的位权为\(2^1\),第3位的位权为\(2^2\):\((10010.1110)_2 = 1 * 2^4

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

[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

一.内存表示 任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的,浮点数的表示是把一个数的有效数字和数的范围在计算机的一个存储单元中分别予以表示,数的小数点位置随比例因子的不同而在一定范围内自由浮动.如下图是32位和64位浮点数的表示方法:        在介绍浮点数的存储方式之前我们先介绍下阶码和尾数. 阶码:表达指数部分,用整数形式表示,指明小数点在数据中的位置,决定浮点数的表示范围. 尾数:用定点小数表示,给出有效数字的位数决定了浮点数的表示精度. 理论上,一个十进制数N可以写成N＝10e×M,一个

由于不同机器所选用的基数.尾数位长度和阶码位长度不同,因此对浮点数的表示有较大差别,这不利于软件在不同计算机之间的移植.为此,美国IEEE(电器及电子工程师协会)提出了一个从系统角度支持浮点数的表示方法,称为IEEE754标准(IEEE,1985),当今流行的计算机几乎都采用了这一标准. IEEE754标准在表示浮点数时,每个浮点数均由三部分组成:符号位S.指数部分E和尾数部分M,如下: 符号位S 指数E 尾数M  IEEE754标准的浮点数采用以下四种基本形式: 1.单精度(32位):E=8位