Lecture 18

Floating Point Numbers

1. 整数的局限性：

• 在计算机中，并非所有数字都能用整数形式表示。例如：

• 非整数（如小数）：345.0256。

• 超出整数表示范围的数： 5.375 \times 10^{25} 。

2. 浮点数的用途：

• 浮点数（floating point numbers）用于表示：

• 超出整数范围的数值。

• 包含小数部分的实数。

Exponential Notation (Base 10)

1. 指数表示法：

• 指数表示法用于以 a \times 10^b 的形式表示数字，其中：

• a 是尾数（mantissa）。

• b 是指数（exponent）。

2. 示例：

• 12345 = 12345 \times 10^0 。

• 12345 = 0.12345 \times 10^5 。

• 12345 = 1234500 \times 10^{-2} 。

Components of Exponential Notation

1. 指数表示法的组成部分：

• 数字的符号（正或负）。

• 数字的大小（magnitude）（称为尾数，mantissa）。

• 指数的符号（正或负）。

• 指数的大小。

2. 额外信息：

• 指数的底数（base）（例如：10 或 2）。

• 小数点（ decimal point）的位置。

Floating Point Formats

1. 存储浮点数的格式：

• 浮点数的表示需要存储指数表示法中的各个部分，包括符号、尾数、指数等。

• 这些部分可以存储在一个或多个字中。

2. 无需存储的内容：

• 指数的底数（如 2 或 10）。

• 二进制点（binary point）的具体位置是标准化的，因而不需要存储。

在浮点数的存储中，小数点的位置是隐含的，因为浮点数的表示形式已经约定了小数点的位置规则：

• 在规格化尾数中，小数点默认出现在第一个有效位之后，即尾数总是形如 1.xxx 。

1. 示例格式：

• 标准浮点数编码中假设分配了 7 位用于数字表示，其中：

• SEEMMMMM 表示结构：

• 2 位用于指数（E）的符号和值。

• 5 位用于尾数（M, mantissa）。

2. 设计权衡：

• 在浮点数中，存在精度（尾数的位数）与范围（指数的位数）之间的权衡：

• 增加尾数的位数提高了精度。

• 增加指数的位数扩展了数值的表示范围。

3. 尾数的存储：

• 尾数通常以**符号-幅值格式（sign-magnitude format）**存储。

4. 关于指数的符号：

• 指数的符号需要明确处理，这可以通过符号位或**偏移编码（excess-n 表示法）**实现。

Excess-n Notation for the Exponent

1. Excess-50 编码：

• 指数偏移（Offset）编码方法，通过将实际指数值偏移固定值 n （例如 50）来存储指数：

• 例如，对于 2 位指数：

• 0–49 表示 -50 到 -1 。

• 50–99 表示 0 到 49 。

2. 优点：

• 指数符号不需要单独存储，所有指数都能转换为非负值，简化了存储和处理。

3. 例子：

• 如果偏移量为 50，存储的值为 51，实际指数为 51 - 50 = 1 。

Normalization of Floating Point Numbers

1. 规范化（Normalization）：

• 为了最大化表示精度，浮点数通常存储为**没有前导零（Leading Zeros）**的形式。

• 规范化的数字总是形如 1.xxx 的格式。（只需通过调整指数，任何二进制数都可以被缩放到 1.xxx 的范围内。）

2. 示例：

• 一个数 0.00123 \times 10^7 的规范化形式是：

• 1.23 \times 10^4 。

3. 规范化的目的：

• 提高精度，保证尾数的所有位都有效。

• 小数点的位置：

• 在浮点数中，小数点的位置是 隐含的（不存储）。

• 这里假设：

• 小数点始终位于 5 位尾数的开头。

• 例如：

• 如果尾数是 12345，它实际表示为 0.12345。

• 如果尾数是 56789，它实际表示为 0.56789。

• 为什么这样假设？

• 小数点位置的固定使得浮点数的表示更加规范化（normalized），同时节省了存储空间，因为无需额外存储小数点的位置。

Floating Point in the Computer: Binary Representation

1. 浮点数的存储结构：

• 通常使用 4、8 或 16 字节存储一个浮点数：

• 例如，32 位的浮点数提供约 10^{-38} 到 10^{38} 的范围。

• 指数部分的 8 位存储范围决定了 2^{-126} = 10^{-38} 和 2^{127} = 10^{38}。

• 尾数部分在范围内只影响精度，不显著改变数值范围。

偏移量 n = 127 是 8 位存储范围的一半（减去 1），因此：

n = 2^{8-1} - 1 = 127

2. 32 位浮点数格式（IEEE 754 单精度浮点数）：

• 1 位用于表示尾数的符号。

• 8 位用于存储指数（偏移编码）。

• 23 位用于存储尾数。

Floating point in binary

• 规范化表示（Normalized Representation）：IEEE 754 规范化浮点数的形式为 1.xxx \times 2^E ，尾数部分的最高位（Most Significant Bit, MSB）总是 1。

• 不存储 MSB（隐含位）：因为最高位始终为 1，所以没有必要显式存储这个位，节省了存储空间。

• 存储部分只有小数点后的位（23 位），但实际上尾数的有效精度是 23 + 1 = 24 位。

2. Binary point

• 小数点位置固定：IEEE 754 标准规定，二进制小数点位置固定在隐含位“1”之后（即 1.\text{尾数部分}），不需要单独存储小数点位置。

• 例子：

• 存储尾数为 110011…，实际尾数是 1.110011…。

Exponent（指数）

• 使用偏移量 128 的编码（Excess-128）。

• 实际指数值：

• 指数存储值为 10000001（二进制） = 129（十进制）。

E_{\text{actual}} = E_{\text{stored}} - 128 = 129 - 128 = +1

4. 计算结果：

• 浮点数的值为：

1.110011 \times 2^{+1} = 11.1001100…000

• 浮点数值为：

-1.10001111 \times 2^5 = -11000.111

• 存储指数部分为 10000100（二进制） = 132（十进制）。

Exponent（指数）

• 实际指数值：

E_{\text{actual}} = E_{\text{stored}} - 128 = 132 - 128 = +4

4. 计算结果：

• 浮点数的值为：

-1.1000111 \times 2^{+4} = -11000.111

Exponent（指数）

• 实际指数值：

E_{\text{actual}} = E_{\text{stored}} - 128 = 126 - 128 = -2

4. 计算结果：

• 浮点数的值为：

-1.10101010101010101010101 \times 2^{-2} = -0.01101010101010101010101

IEEE standard 754 (Single Precision Floating Point Format)

解释：

1. 格式：

• 单精度浮点数的总位数是 32 位，分为三部分：

• **1 位符号位（Sign bit）：**表示正数或负数。

• **8 位指数（Exponent）：**用偏移编码（Excess-127）表示。

• **23 位尾数（Mantissa）：**存储小数部分，隐含最高有效位 “1”。

2. 指数的编码方式：Excess-127

• 存储的指数是实际指数加上偏移量 127。

• 公式：E_{\text{actual}} = E_{\text{stored}} - 127。

3. 范围和精度：

• 数值范围约为 10^{-45} 到 10^{38}。

• 精度大约是 7 位十进制数字。

• **符号位（Sign）：**0，表示正数。

• 指数部分：01111100（十进制为 124）。

• 实际指数值为：

E_{\text{actual}} = 124 - 127 = -3

• 尾数部分：0100000…。

• 实际尾数为 1.01（包含隐含位 “1”）。

3. 计算：

• 数值表示为：

v = s \times 2^e \times m

• s = +1（符号）。

• e = -3（指数）。

• m = 1.01 = 1.25。

• 最终结果：

v = +1.25 \times 2^{-3} = +0.15625