为什么pow(-infinity，正非整数)+ infinity?
C99附件F(IEEE浮点支持)表示: pow(−∞, y)对于y> 0而不是奇整数返回+∞. 但是，例如，(−∞) 0.5 实际上具有假想值±∞i，而不是+∞. C99自己的sqrt(−∞)返回NaN并按预期生成域错误.为什么然后pow要求返回+∞? (大多数其他语言都直接使用C库，或者像这种情况下的Python一样，按照标准复制它的行为，因此在实践中，这不仅影响到C99，而且
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IEEE754浮点数在多大程度上满足LessThanComparable?
TL; DR IEEE754浮点值包括 NaN是否满足LessThanComparable? 具体来说，问题"为什么要发布/调试对于std :: min有不同的结果?"使我查找 LessThanComparable : 该类型必须与
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为什么NaN不等于NaN?
相关的IEEE标准定义了数字常数NaN(不是数字)，并规定NaN应该比较不等于其自身.为什么会这样? 我熟悉的所有语言都实现了此规则.但这通常会导致严重的问题，例如将NaN存储在容器中，将NaN放入正在排序的数据中时发生意外行为等.更不用说，绝大多数程序员都期望任何对象都等于自己(在他们了解NaN之前)，令人惊讶的是，它们增加了错误和混乱. IEEE标准经过深思熟虑，因此我确信有充分的
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为什么console.log只显示由0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004产生的部分数字
还没有在stackoverlow上询问这个问题！我不是在问为什么0.1 + 0.2不等于0.3，我问的是非常不同的东西！请在将其标记为重复之前阅读该问题。 我写过这个函数，显示JavaScript如何存储浮点数64位： function to64bitFloat（number）{ var f = new Float64Array（1）; f [0] =数字; var vie
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解析HEX浮点数
我有整数，例如， 4060 。 我如何获得HEX浮点数（ \ x34 \ xC8 \ x7D \ x45 ） JS还没有 float 类型，所以我不知道如何进行这种转换。 谢谢。 解决方案 以上答案不再有效。 缓冲区已被弃用（请参阅 https：// nodejs.org/api/buffer.html#buffer_new_buffer_size ）。 新解决方案
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用JavaScript或IEEE-754舍入怪癖？
我在我的一个单元测试中遇到了一个奇怪的问题，我在JavaScript中得到了意想不到的舍入结果： （2.005）.toFixed（2） //产生“2.00” （2.00501）.toFixed（2） //产生“2.01” 最初我怀疑这是一个仅限Webkit的问题，但它在Gecko中有重复，这对我来说意味着这是一个预期的副作用ECMA-262或IEEE-754。我假设2
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在JavaScript中将IEEE 754从位流转换为浮点数
我使用GO语言功能序列化了32位浮点数（ math.Float32bits ）返回对应于IEEE 754二进制表示的浮点数。然后将此数字序列化为32位整数，并作为字节数组读入java脚本。 例如，这是实际数字： float：2.8088086 as byte array：40 33 c3 85 as hex：0x4033c385 有一个 demo conve
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Layman解释为什么JavaScript有奇怪的浮动数学 - IEEE 754标准
当我对浮点数进行数学运算时，我从来不知道JavaScript到底发生了什么。我一直都很害怕使用小数，直到我尽可能地避开它们。但是，如果我知道在IEEE 754标准中幕后发生了什么，那么我将能够预测会发生什么;具有可预测性，我会更自信，也不会感到害怕。 有人可以给我一个简单的解释（就像解释整数的二进制表示一样简单关于IEEE 754标准如何工作以及它如何产生这种副作用： 0.1 + 0.2！=
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为什么Number.MAX_SAFE_INTEGER 9,007,199,254,740,991而不是9,007,199,254,740,992？
ECMAScript 6的 Number.MAX_SAFE_INTEGER 应该表示JavaScript在浮点精度出现问题之前可以存储的最大数值。但是，要求添加到此值的数字1也必须表示为数字。 Number.MAX_SAFE_INTEGER 注意 Number的值.MAX_SAFE_INTEGER 是最大的整数 n ，这样 n 和 n + 1 都可以完全表示为 Number 值。
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提取Javascript数字的指数和尾数
AFAIK没有办法获得Javascript中的数字背后的位，这让我觉得我在看分解问题：找到 m 和 n ，这样 2 ^ n * m = k 给定 k 。由于整数因子分解是在NP中，我只能假设这是一个相当困难的问题。 我正在实现一个用于生成Javascript的GHC插件，并且需要实现 decodeFloat_Int＃和 decodeDouble_2Int＃ 基本操作;我想我可以重写基本库的一
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是否有可能让isnan（）在gfortran -O3 -ffast-math中工作？
我想用gfortran编译一个程序，并启用 -O3 -ffast-math ，因为它提供了很好的性能提升。我很困惑，gfortran的 isnan（）抓住了一些NaN，但不是全部。阅读后 检查双精度（或浮点数）是否是C ++中的NaN 可能导致依赖于 IEEE的确切实现的程序的错误输出或ISO规则/数学函数的规范。 根据gcc 4.7.2的手册页。那么如果数字不是按照IEEE标
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数字0在二进制浮点格式中看起来如何？
浮点格式（IEEE）有32位。在符号的第一位之后，有8位用于偏置指数，之后是23位用于尾数。在这个尾数是第一个1（总是1）总是隐藏，这导致我的问题： 数字0如何在这种格式？因为如果指数0的数字总是1. 加尾数永远是最小的1右？如果他们在尾数只有零，它会计为'1.0'... 我真的不明白这一点。 解决方案 Wikipedia a>告诉你： 0000 0000 = 0
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为什么`0.4 / 2`等于`0.2`，同时`0.6 / 3`等于`python中的0.19999999999999998`？
我知道这些是浮点除法。但为什么这两个公式的表现不一样呢？我还做了一些调查，结果让我更加困惑： >>> 0.9 / 3 0.3 >>> 1.2 / 3 0.39999999999999997 >>> 1.5 / 3 0.5 这里的逻辑决定是否打印结果是否有一位小数或更多？ PS：我用python3.4来做上面的实验。 b $ b 解决方案
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float128和双重算术
我在维基百科上看到，实现四位精度的方法是使用双二进制算术，即使它在位数方面的精度不完全相同： https://en.wikipedia.org/wiki/Quadruple-precision_floating-point_format 在这种情况下，我们使用两个double来存储值。所以我们做了两个操作来计算结果，每一个结果的两倍。 在这种情况下，我们可以在每个double上产生舍入
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将真实转换为IEEE双精度std_logic_vector（63 downto 0）
这真的不应该是这么难。 我想读取原始64位 IEEE 754双精度浮点数据，并在 std_logic_vector（63 downto 0）中使用。我使用ModelSim ALTERA 10.1b。 我尝试只读取原始二进制数据到64位向量中： type double_file是std_logic_vector（63 downto 0）的文件; 文件infile1：double
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定点到浮点和向后
正在转换固定铂。 （固定n比特为分数）到IEEE双重安全吗？ ie：确实IEEE双格式可以表示一个固定点可以表示的所有数字吗？ 测试：一个数字转为浮动pt格式，然后返回到原来的固定pt格式。 p>假设你的定点数是以32位整数存储的，那么IEEE双精度可以表示任何以固定点表示的值。这是因为double有一个53位的尾数，你的定点值只有32位的精度，而定点值的浮点指数在-32到32之间（取
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符合IEEE 754标准的NAN的符号位
我想执行一个浮点单精度加法运算，其中 A = + infinity（7F800000） B = - infinity（FF800000） 请问结果（A + B）是+ NAN还是-NAN？另外一个相关的问题是： p> 如果NAN通过算术运算传播，我们得到qNAN。 鉴于sNAN代表无效的异常操作。 因此，上述操作将导致一个sNAN。 我的理解是否正确？ 解决方案 I
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IEEE中逐渐下溢和非规格化的数字
我正在阅读关于浮点表示和下溢/溢出的问题，并且我想到了一些有趣的东西 - 逐渐下溢。根据我的理解，渐进式下溢意味着例如减法运算x-y的结果非常小，以至于可以将其清除为0，但浮点系统产生的数量比UFL小。到处都是我读的，它是通过丢失一些准确的，这意味着一些尾数的尾数进行指数，所以我们可以有一个更小的指数？ 解决方案 >有效的答案是肯定的 - 尾数的位到指数。这些被称为次正常（又名非正常）数字。例如，
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使用减法在ieee-754浮点格式中引起下溢
以IEEE754格式表示两个数字X和Y，这样计算XY将会导致下溢。 据我了解，每一个操作都可能导致下溢，但是对于我的生活，我无法找到一个减法的例子。 请帮助！ 谢谢 解决方案 当默认异常处理生效时，产生一个小的减法sup> 1 ）非零结果概念上会导致下溢异常，但是没有可观察到的效果，因为： A由于浮点格式的特性（不存在低于低于正常值的位的有效位，并且与乘法不同，减法不能
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如何将float转换为二进制而不使用不安全的代码？
有没有办法将一个浮点数（ f32 或 f64 ）转换为一个数据类型I可以按位访问，如 u32 / u64 ？也就是说，对应于： fn as_bits（i：f64） - > u64 { unsafe {mem :: transmute（i）} } 但没有不安全。此代码根据规则是安全的，即使它可能不会在所有平台上返回相同的值，特别是对于NaN。反向安全的接口也不错。
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