浮点数原理,单精度和双精度举例

浮点数原理,单精度和双精度举例

￣□￣｜｜ 最底层的浮点数表示浮点数的精度损失问题。浮点数的表示范围和精度小数的二进制表示。浮点数的表示采用科学记数法。例如，十进制的311.56可以表示为3.1156*102。 类似地，浮点数据3.1浮点数的表示在计算机中的任意基数可以写为m：尾数，它是纯十进制。 e：浮点数的指数，为整数。 R：基数，对于具有二进制计数值的机器来说是常数。一般为Ri2、8或16。

在计算机科学中，整数编码一般使用补码（负数是其正数+1的补码），最高位是符号位（0代表正数，1代表负数），但在IEEE754标准中，浮点数的指数使用"真值+偏移值"作为单精度（SinglePrecision）浮点数，即32位（即4字节），而双精度（DoublePrecision）浮点数是64位 （即8字节）。 当然，保存这些浮点数必须有特定的格式。Java平台上的浮点数类型有float和dou

为了"避免"浮点运算引起的随机错误，浮点运算的细节晦涩难懂。我一直对浮点运算的原理和运算理解很模糊，写代码的时候很紧张。本文参考了刘春根的《浮点计算-浮点》。 积分计算原理详细讲解相关链接：https://cnblogs/icmzn/p/5060195.html知行合一