浮点数表示

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IEEE 浮点数表示的方法非常重要，每年选择题都必考，需要能够熟练计算 IEEE 浮点数的二进制和十进制之间的关联。

实数的二进制表示

实数在计算机中的存储遵循 IEEE 浮点数标准，但在这里为了方便理解 IEEE 标准，这里首先阐明一般实数在计算机中是如何存储的。

在这里实数分为两个部分存储：整数部分 和 小数部分，两个部分在逻辑上用 · 隔开。

比如对于以下 浮点数 的二进制表示：

d_m d_{m-1} \cdots d_1 d_0 \cdot d_{-1} d_{-2} \cdots d_{-n}

其中每一位对应的数值如下表所示：

$d_m$	$d_{m-1}$	$\cdots$	$d_1$	$d_0$	$d_{-1}$	$d_{-2}$	$\cdots$	$d_{-n}$
$2^m$	$2^{m-1}$	$\cdots$	$2$	$1$	$1/2$	$1/4$	$\cdots$	$1/2^{n}$

上述二进制表示对应的数值为

b = \sum_{i=-n}^{m} {2^{i} \times b_{i}}

其中 $b_i = 0$ 或 $b_i = 1$ ，表示第 i 为是 0 还是 1。

举例说明如何使用上述表示法计算实数：

$101.11_{2}$ 对应的数值为 $1 \times 2^2 + 0 \times 2^1 + 1 \times 2^0 + 1 \times 2^{-1} + 1 \times 2^{-2} = 5.75$
$1011.1_{2}$ 对应的数值为 $8 + 0 + 2 + 1 + \frac{1}{2} = 11.5$

字面值转二进制

举个实际的例子，将 1.2 转换为二进制表示。

整数部分 1 的二进制是 1。
小数部分 0.2 的二进制表示是一个无限循环小数。通过不断乘以 2，可以得到近似的二进制：

0.2 × 2 = 0.4 → 整数部分 0
0.4 × 2 = 0.8 → 整数部分 0
0.8 × 2 = 1.6 → 整数部分 1
0.6 × 2 = 1.2 → 整数部分 1
0.2 × 2 = 0.4 → 重复…

于是，1.2 在二进制中近似为 1.0011001100110011...。

IEEE 浮点数表示

上述 浮点数 存储方式的缺点在于如果要表示比较大的数，就需要比较多的二进制位数，比如对于 $5 \times 2^{100}$ 就需要 103 位。IEEE 表示 就解决了这个问题，在 IEEE 表示 中，浮点数 $V$ 被表示为 $V = (-1)^{s} \times M \times 2^{E}$ ，其中 $s, M, E$ 的含义如下：

$s$ 为 符号位
$M$ 为 乘法因子
$E$ 为 指数部分

IEEE 754 标准 是定义浮点数表示和算术的国际标准，它定义了多种不同精度的浮点数格式，但最常见的是 单精度 single precesion（32 位）和 双精度 double precesion（64 位），浮点数分为 s（符号位）、exp（阶码）、frac（尾数）三个部分存储：

$1$ 位的 $s$ 与上述计算公式中的 符号位 $s$ 相同，位于浮点数二进制表示的 最高位，标志了浮点数的正负，如果 $s = 1$ 的话 $V$ 是负数，如果 $s = 0$ 的话 $V$ 为正数
$k$ 位的 $exp = e_{k-1} \cdots e_1 e_0$ 用于计算 指数部分 $E$ （ $exp$ 为 unsigned 值，但不能为全 0 或全 1），其中 $E = exp - Bias$ ， $Bias = 2^{k-1} - 1$
- 对于 单精度 浮点数
  - $k = 8$ ， $Bias = 2^{8-1} - 1 = \textbf{127}$
  - $1 \le exp \le 254$
  - $-126 \le E \le 127$
- 对于 双精度 浮点数
  - $k = 11$ ， $Bias = 2^{11-1} - 1 = \textbf{1023}$
  - $1 \le exp \le 2046$
  - $-1022 \le E \le 1023$
$n$ 位的 $frac = 0 \cdot f_{n-1} \cdots f_1 f_0$ 用于计算因子 $M$ ，其中 $M = 1 + frac$ ， $frac$ 表示的小数计算方式见实数的二进制表示
- 对于 单精度 浮点数， $n = 23$ ， $M$ 的最大值为 $2 - 2^{-23}$ ， $M$ 最小值为 $1$
- 对于 双精度 浮点数， $n = 52$ ， $M$ 的最大值为 $2 - 2^{-52}$ ， $M$ 最小值为 $1$

总结 单精度 和 双精度 浮点数 表示如下：

类型	符号位 s	阶码 exp	尾数 frac	总位数	偏置值
单精度	1	8	23	32	127
双精度	1	11	52	64	1023

单精度 浮点数表示为：

(-1)^s \times 1.\text{frac} \times 2^{\text{exp} - 127}

双精度 浮点数表示为：

(-1)^s \times 1.\text{frac} \times 2^{\text{exp} - 1023}

总结单精度和双精度浮点数中各个字段的范围如下图所示：

异常值

注意 IEEE 浮点数 表示分为 Normalized Values（正常值）和 Denormalized Values（非正常值）以及特殊值，上节中提到的 IEEE 浮点数 计算方法只适用于 正常值，
正常值 的阶码（exp）不能为全 0 或全 1。

下图是 浮点数 各种类型的图示（以 单精度 为例）：

非正常值（Denormalized）的阶码全为 0
无穷大（Infinity）的阶码全为 1，尾数位为 0
非数字（NaN，Not a Number）的阶码全为 1，尾数位不为 0

需要注意的是 非正常值 的 浮点数 计算公式与 正常值 不同：

\text{value} = (-1)^{\text{sign}} \times 0.f \times 2^{1 - \text{bias}}

注意这里的：

没有隐含的 “1”，因为它是 非正规数。
指数固定为 $1 - \text{bias}$ （而不是 $e - \text{bias}$ ，因为阶码是全 0）
这是为了在非常接近 0 的地方保持精度连续性（即从最小正规数向 0 过渡的“填充区”）

下表总结了给出了 浮点数 表示各种情况的有效值计算：

类型	阶码（exp）	尾数（fraction）	有效值公式
正常值	非全 0、非全 1	$f$	$± 1.f \times 2^{e - \text{bias}}$
非正常值	全 0	$f$ （必须非 0，否则是 $0$ ）	$± 0.f \times 2^{1 - \text{bias}}$
$± 0$	全 0	全 0	$± 0$
$±\infty$	全 1	全 0	$± \infty$
NaN	全 1	非 0	Not a Number（结果非法或未定义）

字面值转二进制

前文已经提到如果我们有 浮点数 的 IEEE 二进制表示，如何将其转化为实际的 浮点数，就是通过如下的公式：

(-1)^s \times 1.\text{frac} \times 2^{\text{exp} - \text{bias}}

还有一种常见的考题是给定我们一个 浮点数字面值，比如 2.25，然后让我们去反推它的二进制表示，这里有没有什么简便的解法呢？

最简便的方法还是反向转换，即将一个 浮点数 表示为 一点几几（ $1.\text{frac}$ ）乘以二的多少次方（ $2^{n}$ ）的格式，有这两部分可以分别计算出阶码和尾数，然后符号位由数字的正负判断。

以 2.25 为例，如果我们想得到该 浮点数 的 单精度 表示：

2.25 = 1.125 \times 2^{1} = \frac{9}{8} \times 2^1 = (1 + \frac{1}{8}) \times 2^1 = (1 + 2^{-3}) \times 2^1

由此可以计算出 浮点数 的各个部分：

符号位 为 0
阶码为 $1 + 127 = 128$ ，二进制表示为 1000 0000B
尾数为 0010 0000 0000 ....

所以 浮点数 的二进制为 0100 0000 0001 0000 ...，十六进制为 40100000H。

一般而言，试题只会考察这种没有精度损失的 浮点数二进制转换，对于有精度损失的情况，由于比较繁琐，基本不会考察，其尾数部分的计算与一般实数字面值转二进制相同。

表示精度

上述的例子是一个比较理想的例子，2.25 可以精确地用 浮点数 表示。但在真实场景中，很多实数都是无法精确地用 浮点数 表示的。比如 1.2 这个数：

1.2 = (1 + \frac{1}{5}) \times 2^1

其中 $\frac{1}{5}$ 无法表示为若干个 $\frac{1}{2^n}$ 之和，所以对于这种情况，我们只能尽量地去接近这个数。

若要理解如何接近这个数，我们首先要理解精度的概念。这里我们首先从简单的例子出发，假设阶码只有 3 位，那么这些尾数可以被精确表示：

\sum_{i=0}^{3} f \times 2^i, f \in \{0, 1\}

在数轴中对应 [0, 1] 区间中的 8 个点：

如果一个尾数的大小与这些点都不相同的话，则需要找一个临近的点来近似，这也是导致精度丢失的原因：尾数的二进制表示法无法精确地表示 [0, 1] 中的每一个实数，对于无法精确表示的，只能去近似。

但是这种误差可以随着尾数位数的增加而不断减小，比如对于 单精度浮点数 表示，尾数（frac）为 23 位，可以精确表示以下这些小数：

0, \frac{1}{2^{23}}, \frac{2}{2^{23}}, \frac{3}{2^{23}}, \cdots, \frac{2^{23} - 1}{2^{23}}, 1

双精度浮点数 表示，尾数为 52 位，可以精确表示以下这些小数：

0, \frac{1}{2^{52}}, \frac{2}{2^{52}}, \frac{3}{2^{52}}, \cdots, \frac{2^{52} - 1}{2^{52}}, 1

所以 尾数位数越多，精度越高，用以近似表示某些实数时，误差更小。

注意

舍入是在数值计算中将一个数字转换为特定精度的过程。由于计算机中的 浮点数 表示有限，许多数学运算结果不能完全精确地用 浮点数 表示，因此需要舍入来逼近这些结果。

浮点数加减

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真题练习

浮点数加减操作考察得不是很多，但是如果深入掌握了 IEEE 浮点数表示的原理的话，这个掌握其过程也不是很难。

浮点数 加减计算过程包含以下几个步骤：对阶、尾数加减、尾数规格化。

对阶：为了进行加减运算，两个 浮点数 必须具有相同的指数，这里采用低阶向高阶对齐的原则，过程如下：
- 比较两个浮点数的指数。
- 将较小指数的浮点数的 尾数右移，直到两个指数相等。
- 右移过程中，需要注意尾数的 精度损失（尾数右移时可能会丢失低位精度）。
尾数加减：在指数对齐后，直接对两个 浮点数的尾数进行加减。
- 由于尾数已经对齐，可以直接进行 加减操作。
- 根据操作结果可能需要处理进位或借位。
尾数规格化：确保结果符合标准化浮点数的格式，即尾数以 1 开头。
- 如果结果尾数不符合 1.xxxx 格式，则需要进行 规格化调整。
- 左移尾数并相应减少指数，或右移尾数并相应增加指数。
- 规格化后，可能还需要进行舍入，以符合尾数的位数限制。
  - 根据舍入模式（如“向偶数舍入”、“向零舍入”等）完成必要操作。

在对阶和 尾数规格化 的过程中，由于可能存在尾数右移，所以可能会导致 精度缺失。
因为 IEEE 浮点数尾数的位数是有限的，如果右移的过程中尾数中最右边的 1 被清除，就会导致 精度缺失。

举一个实际的例子来说明一下，假设 $A = 1.625 × 2^3 = 1.101_{2} × 2^3$ ， $B = 1.75 × 2^1 = 1.11_{2} × 2^1$ ，在计算 $A+B$ 时，使用以下步骤：

对阶：低位向高位， $B = 0.0111_{2} \times 2^3$ 。
尾数相加： $A + B = (1.101_{2} + 0.0111_{2}) × 2^3 = 10.0001_{2} × 2^3$
尾数规格化： $10.0001_{2} × 2^3 = 1.00001 × 2^4$