可能影响双精度的最大小数位数
考虑十进制表示形式d1.d2d3d4d5 ... dnExxx其中xxx是一个任意的指数，而d1和dn都是非零的。 最大的n是已知的使得存在十进制表示d1.d2d3d4d5 ... dnExxx，使得间隔（d1.d2d3d4d5 ... dnExxx，d1.d2d3d4d5 ...（（dn）+1）Exxx）包含IEEE 754 double？ p> 至少应该是17个。问题是17以上有多
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ieee-754相关内容
IEEE 754为什么保留这么多的NaN值？
看起来，IEEE 754标准定义了16,777,214个32位浮点值作为NaN，或0.4％的所有可能的值。 我想知道什么是理由为了保留这么多有用的价值，而只有2个基本上需要：一个用于信号和一个安静的钠。 对不起，如果这个问题是微不足道的，我找不到任何解释在互联网上。 解决方案 IEEE-754标准定义一个NaN作为指数中的所有1的数字，一个非零的有效数。有效位中的最高位指定Na
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如何减去IEEE 754号码？
例如：0,546875 - 32.875 ... 如何减去IEEE 754数字？在IEEE-754中$ 0111110 10001100000000000000000 - > -32.875 is 1 10000111 01000101111000000000000 in IEEE-754 那我该怎么做减法呢？我知道我必须让这两个指数平等，但是在那之后我该做什么？ 2'-32.8
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NaN的位模式是否真的依赖于硬件？
我正在阅读Java语言规范中的浮点型NaN值（我很无聊）。 32位 float 具有以下格式： seee eeee emmm mmmm mmmm mmmm mmmm mmmm s 是符号位， e 是指数位， m 是尾数位。 NaN值被编码为全1的指数，并且尾数位不全是0（这将是+/-无穷大）。这意味着有许多不同的可能的NaN值（具有不同的 s 和 m 位值）。
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R中浮点精度的极端数值
有人可以给我解释下面的输出。我知道这与浮点精度有关，但是magnitue（差异1e308）的顺序令我感到惊讶。 0：高精度 > 1e-324 == 0 [1] TRUE > 1e-323 == 0 [1] FALSE 非常不正确 > 1 - 1e-16 == 1 [1] FALSE > 1 - 1e-17 == 1 [1] TRUE
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非规范化数字 - IEEE 754浮点数
所以我想了解更多关于IEEE 754浮点数标准中定义的非规范化数字。我已经阅读了几篇文章，感谢谷歌的搜索结果，我已经通过了几个StackOverFlow职位。然而，我仍然有一些问题没有得到答复。 首先，回顾一下我对非规范化浮动的理解： 具有较少比特精度的数字，比标准化数字小（ 大小） 本质上，非规格化的float可以表示可以用任何浮点值表示的SMALLEST（数量级）数字。这是
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做任何真实世界的CPU不使用IEEE 754？
我正在为一个数字/统计库优化一个排序函数，这个假设是在过滤掉任何NaN并做了一点点操作之后，浮点数可以作为32位整数进行比较，而不会改变结果并且可以加倍比较为64位整数。 这似乎加快了将这些数组排序在40％左右的程度，而且只要浮点数的位级表示是IEEE 754.是否有任何人们真正使用的CPU（不包括嵌入式设备，这个库不是针对的）使用一些其他的表示方法，可能会打破这个假设？ 有缺陷的奔腾
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为什么我们偏向浮点数的指数？
我试图用二进制数字的浮点数来表达我的头，但我无法找到，无论我在哪里看，这个问题的答案都很好。 为什么指数有偏差？ 好的旧可靠的补码法有什么问题？ 解决方案IEEE 754编码具有一个方便的性质，即通过按照字典顺序比较相应的位串，或者等价地将这些位串解释为无符号的，可以在两个正的非NaN数之间执行顺序比较整数和比较这些整数。这适用于从+0.0到+ Infinity的整个浮点范围（然
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为什么4 * 0.1的浮点值在Python 3中看起来不错，但是3 * 0.1却没有？
我知道大多数小数没有精确的浮点数表示（浮点数学是否被破坏？） p> 但是我不明白为什么 4 * 0.1 很好地打印为 0.4 ，但是 3 * 0.1 不是，当 这两个值实际上都有难看的十进制表示形式时： >>> 3 * 0.1 0.30000000000000004 >>> 4 * 0.1 0.4 >>> from decimal import Decimal >>>十
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在JS中读取/写入浮点字节
有什么办法可以读取JS中的浮点值的字节？我需要的是写一个原始的FLOAT或DOUBLE值成为我需要的二进制格式，那么有什么办法可以得到一个字节接一个字节的IEEE 754表示？同样的问题，当然写。 解决方案 这段代码有帮助吗？ @ Kevin Gadd ： var parser = new BinaryParser ，forty = parser .encodeFloat（
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为什么浮点数打印如此不同？
（大多数）浮点数不是精确存储的（当使用IEEE-754格式时）。所以不应该这样做： 0.3 - 0.2 === 0.1; //非常错误 ...因为它会导致 false ，除非使用了一些特定的任意精度类型/类（BigDecimal在 Java / Ruby ，PHP中的 BCMath ， Math :: BigInt / ）等等。然而，我想知道为什么当你试图打印结
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Python float - str - 漂浮奇怪
>>> float（str（0.65000000000000002）） 0.65000000000000002 >>> float（str（0.47000000000000003）） 0.46999999999999997 ??? 这是怎么回事？ 如何将 0.47000000000000003 转换为字符串，并将结果值转换为浮点数？
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哪个是IEEE 754浮点数不能精确表示的第一个整数？
$ b float f0 = 0为了清楚起见，如果我使用的是实现IEE 754浮点数的语言， 。F; float f1 = 1.f; ...然后打印出来，我会得到0.0000和1.0000。 / p> 但是IEEE 754并不能代表真实线路上的所有数字。接近于零，“差距”很小;因此，我的问题是：对于IEEE 754浮点数，这是第一个（最接近于零）的浮点数，整数
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在16,32和64位IEEE-754系统中可以表示的范围是什么？
我知道一点关于如何表示浮点数，但恐怕还不够。 总的问题是： 对于一个给定的精度（对于我来说，基数为10的精确小数位数），可以表示16,32 - 和64位IEEE-754系统？ 具体来说，我只对16位和32位系统感兴趣，位数精确到+/- 0.5（一个地方）或+/- 0.0005（千分之一位置）。 解决方案 从MATLAB文档中为函数绘制答案 EPS a>，但它应该普遍适用于
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大量错误地在Javascript中舍入
请参阅以下代码： var jsonString ='{“id”：714341252076979033，“
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为什么Excel不符合8字节的IEEE 754
以下表达式计算为C＃中的 false ： 1 + 1 + 0.85）/ 3 我想它在大多数其他编程语言实现IEEE 754，因为（1 + 1 + 0.85）/ 3 评估为 0.95000000000000007 ，这是更大的比 0.95 。 然而，即使 Excel应该实现IEEE 754的大部分，以下在Excel 2013中评估为TRUE： =（（1 +
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浮点数运算中的齐平零行为
尽管如此，据我所知，IEEE 754并没有提到一个冲洗到零模式来处理非规范化数字更快，一些架构提供此模式（例如 http：// docs.sun.com/source/806-3568/ncg_lib.html ）。 在本技术文档的特定情况下，对非规范化数字进行标准处理是默认值，必须明确激活flush-to-zero。在默认模式下，非规范化的数字也可以在软件中处理，这是较慢的。 我在嵌
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如何计算计算误差
考虑下面的例子。有一个图像，用户可以选择矩形区域（部分）。图像以一定比例显示。然后我们改变规模，我们需要重新计算新的选择坐标。我们来吧宽度 newSelectionWidth = round（oldSelectionWidth / oldScale * newScale） / pre> 其中 oldScale = oldDisplayImageWidth / realImag
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所有32位整数都可以用双精度表示
可能重复： 哪个是IEEE 754 float无法正确表示的第一个整数？ 这是基本的问题，我的感觉是答案是肯定的（int = 32位，double = 53位mantisa +符号位）。 基本上可以断言？ int x = get_random_int ; double dx = x; int x1 =（int）dx; assert（x1 == x）; if
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从一个大于Double.MaxValue的值的字符串中解析一个double
考虑以下java代码： String toParse =“1.7976931348623157E308”; // java中的double的最大值 double parsed = Double.parseDouble（toParse）; System.out.println（解析）; 对于上述值 1.7976931348623157E308 有意义，一个得到正确的输
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