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CMU15-213 课程笔记 04-Floating Point

文章目录

    • 浮点数如何用二进制表示
    • IEEE 浮点数标准
    • IEEE 浮点数实现
      • IEEE 浮点数在内存里
    • E = exp - bias 计算指数
    • M = 1.xxx 尾数计算
    • 举例:对一个浮点数进行转换
    • 一些关于浮点数的计算等等

浮点数如何用二进制表示

计算机内部的浮点数不是这样存在内存里的(至少C语言不是)但我们可以这样使用二进制来表示浮点数:
在这里插入图片描述

这样的表示方法有很大的局限,我们只能方便地表示 1/21/4 这样的数,如果要表示 1/3 之类的数字,那么只能是近似值
在这里插入图片描述

IEEE 浮点数标准

在1985以前,每一种计算机都可能有他自己的实现浮点数的方法,直到1985年计算机协会发布了 IEEE 754 标准,使得计算机厂商采用了一致的标准来支持浮点数
在这里插入图片描述

IEEE 浮点数实现

它使用一种类似科学计数法的方法来表示数字

其中:

  • S 是符号位(0 或 1,用来设置是正还是负)
  • M 是尾数(是一个在 1 ~ 2 之间的数字)
  • 然后乘以 2 的 E 次幂(E 会以二进制幂形式用来扩大或减小 M 尾数,无论是32bits还是64bits)

所有浮点数都必须用这种方式来实现
在这里插入图片描述

IEEE 浮点数在内存里

32 bits 计算机中的 float:

  • 1 位的 s 用来表示符号
  • 8 位的 exp 指数,用来表示一种类似科学计数法的位数
  • 23 位的 frac 尾数,也就是科学技术法的前半部分数值

在这里插入图片描述

E = exp - bias 计算指数

exp = 000…0 和 exp = 111…1 都是特殊的值,我们稍后讨论

指数 E 的值被解释为:以 偏置 biased 形式表示

所以 E 的实际值是 exp - bias

简单来说,exp 就是那个 7 位的值,把 exp 减去一个 bias 偏置值,就得到了 E 值!

对于 32 bits 的 float 浮点数来说,bias = 127,8 bits 的最高位权重是 128,128 - 1 = 127 就是 bias 了

那么 64 bits 呢?64 bits 的 exp 有 11 位,那么 11 bits 的最高权重就是 1024,1024 - 1 = 1023 就是 bias

我们此时得到了 bias = 127,接下来计算 exp 值

exp 值只需要把 除了第一位 以外 剩下的 7 位 当做二进制数字来计算就好了(这其实也是正负数补码的计算方式!)

这样做的好处是,如果要比较2个浮点数,刨去第一位以后就可以直接进行位运算比较!十分方便

  • 最大的值就是 011111…1
  • 最小的值就是 10000…0

M = 1.xxx 尾数计算

最小的尾数是 0000…0,此时 M = 1.0
最大的尾数是 1111…1,此时 M 超级接近 2.0

尾数就是 1.xxx 后面的 xxx,你把一堆 0 加起来当然是 0

你把一堆 1 加起来,那就是 1/2 + 1/4 + 1/8 … 最后当然是非常接近 1 的一个数

举例:对一个浮点数进行转换

多说无益,我们来举个例子,令 float F = 15213.0

经过二进制 表示,得到 15213(10进制的)= 11101101101101(二进制的)

使用科学计数法表示,得到 1.1101101101101 乘以 2的13次方

这样我们就得到了尾数 frac 和 M 的值:

  • M = (去掉1.) 1101101101101
  • frac = 11011011011010000000000

同时我们也得到了:

  • E = 13(因为指数是13)
  • Bias = 127(32 bits 的 float 就是127)
  • Exp = 140(10001100,因为 Exp - Bias = 13,所以 Exp = 140)

这就是结果了,我们成功把 15213 这个十进制数,存到内存这个二进制结构里了~
在这里插入图片描述

一些关于浮点数的计算等等

后续关于浮点数在计算机里应用的细节内容可能会补上,暂时跳过,请看原视频~

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