Questions tagged «ieee-754»

众所周知，NaN是以算术方式传播的，但是我找不到任何演示，因此我写了一个小测试： #include <limits> #include <cstdio> int main(int argc, char* argv[]) { float qNaN = std::numeric_limits<float>::quiet_NaN(); float neg = -qNaN; float sub1 = 6.0f - qNaN; float sub2 = qNaN - 6.0f; float sub3 = qNaN - qNaN; float add1 = 6.0f + qNaN; float add2 = qNaN + qNaN; float …

300 c++  c  floating-point  ieee-754  icc 

为什么NaN值的比较与所有其他值都不同？也就是说，与一个或两个值均为NaN的运算符==，<=，> =，<，>进行的所有比较均返回false，这与所有其他值的行为相反。 我想这以某种方式简化了数值计算，但是我找不到明确陈述的理由，甚至在Kahan撰写的关于IEEE 754状态的讲义中也没有详细讨论其他设计决策。 在进行简单的数据处理时，这种异常行为会引起麻烦。例如，当在C程序中对带有某些实值字段的记录列表进行排序时，我需要编写额外的代码以将NaN作为最大元素来处理，否则排序算法可能会变得混乱。 编辑： 到目前为止，所有答案都表明，比较NaN毫无意义。 我同意，但这并不意味着正确答案是错误的，而是一个非布尔值（NaB），幸运的是不存在。 因此，在我看来，选择比较返回真还是假是任意的，并且对于一般数据处理，如果遵循通常的规律（反射性为==，三分法为<，==，>），则最好避免数据结构，这将是有利的依靠这些法律变得混乱。 因此，我要求打破这些法律的某些具体优势，而不仅仅是哲学推理。 编辑2： 我想我现在明白为什么将NaN设为最大值会是个坏主意，它将使上限计算变得混乱。 NaN！= NaN可能需要避免检测诸如 while (x != oldX) { oldX = x; x = better_approximation(x); } 但是最好通过比较绝对差和较小的限制来写出。因此恕我直言，这对于打破NaN的反射率是一个相对较弱的论点。

267 floating-point  comparison  nan  ieee-754  iec10967 

可以存储在IEEE 754双重类型中而又不损失精度的最大“无浮点”整数是什么？

225 types  floating-point  double  ieee-754 

float数据类型是单精度32位IEEE 754浮点，而double数据类型是双精度64位IEEE 754浮点。 这是什么意思？我什么时候应该使用float而不是double？

220 java  floating-point  double  ieee-754 

为了清楚起见，如果我使用的是实现IEE 754浮点数的语言，则我声明： float f0 = 0.f; float f1 = 1.f; ...然后将它们打印出来，我将得到0.0000和1.0000-准确。 但是，IEEE 754不能表示真实数字中的所有数字。接近零，“间隙”很小；随着距离的增加，差距会越来越大。 因此，我的问题是：对于IEEE 754浮点数，它是无法精确表示的第一个（最接近零）整数吗？我现在只真正关心32位浮点数，尽管如果有人给我64位的答案，我将很感兴趣！ 我认为这很简单，只需计算2个bits_of_mantissa并加1，其中bits_of_mantissa是标准公开的位数。我是在我的机器（MSVC ++，Win64）上针对32位浮点数执行此操作的，但看起来还不错。

162 types  floating-point  ieee-754 

我知道大多数小数都没有确切的浮点表示形式（浮点数学运算符是否损坏？）。 但是，当两个值实际上都具有丑陋的十进制表示形式时，我看不出为什么4*0.1将其很好地打印为0.4，但3*0.1不是这样： >>> 3*0.1 0.30000000000000004 >>> 4*0.1 0.4 >>> from decimal import Decimal >>> Decimal(3*0.1) Decimal('0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125') >>> Decimal(4*0.1) Decimal('0.40000000000000002220446049250313080847263336181640625')

158 python  floating-point  rounding  floating-accuracy  ieee-754 

不，这不是另一个“为什么（1 / 3.0）* 3！= 1”问题。 最近，我一直在阅读有关浮点的文章；具体而言，相同的计算如何在不同的体系结构或优化设置上产生不同的结果。 对于存储重放或对等网络（而不是服务器-客户端）的视频游戏来说，这是一个问题，它们依赖于所有客户端在每次运行程序时都产生完全相同的结果-一个小小的差异浮点计算可能导致不同机器（甚至同一台机器上！）的游戏状态发生极大的变化。 即使在“遵循” IEEE-754的处理器之间也会发生这种情况，主要是因为某些处理器（即x86）使用双精度扩展精度。也就是说，它们使用80位寄存器进行所有计算，然后将其截断为64位或32位，从而导致舍入结果与使用64位或32位计算的机器不同。 我在线上已经看到了针对此问题的几种解决方案，但是所有解决方案都是针对C ++而不是C＃： double使用_controlfp_s（Windows），_FPU_SETCW（Linux？）或fpsetprec（BSD）禁用双精度扩展模式（以便所有计算均使用IEEE-754 64位）。 始终以相同的优化设置运行相同的编译器，并要求所有用户具有相同的CPU架构（禁止跨平台使用）。因为我的“编译器”实际上是JIT，所以每次运行程序时它的优化方式都可能不同，所以我认为这是不可能的。 使用定点算法，float并double完全避免。decimal可以用于此目的，但是会慢很多，并且没有System.Math库函数支持它。 那么，这甚至在C＃中是一个问题吗？ 如果我仅打算支持Windows（不支持Mono）怎么办？ 如果是，是否有任何方法可以强制我的程序以正常的双精度运行？ 如果没有，是否有任何库可以帮助保持浮点计算的一致性？

155 c#  .net  floating-point  precision  ieee-754 

在下面的示例中是否可以除以0（或无穷大）？ public double calculation(double a, double b) { if (a == b) { return 0; } else { return 2 / (a - b); } } 在正常情况下，当然不会。但是如果a和b非常接近，会由于计算精度而(a-b)导致结果0吗？ 请注意，这个问题是针对Java的，但是我认为它将适用于大多数编程语言。

131 floating-point  double  floating-accuracy  ieee-754 

PHP以其类型杂耍而闻名。我必须承认，这使我感到困惑，而且我很难在比较中找出基本的逻辑/基础知识。 例如：如果$a > $b为true并且$b > $c为true，是否还必须意味着$a > $c也始终为 true？ 按照基本逻辑，我会说是，但是我对此感到困惑，因为我并不真的相信PHP。也许有人可以提供一个例子，而事实并非如此？ 我也想知道使用严格的小于运算符和严格大于运算符（因为它们的含义被描述为严格的，我过去仅从相等性比较中知道），如果左右运算符与之互换，是否会有所不同严格不相等的值： # Precondition: if ($a === $b) { throw new Exception( 'Both are strictly equal - can not compare strictly for greater or smaller' ); } ($a > $b) !== ($b > $a) 对于大多数类型比较组合，大多数较大/较小的比较运算符均未记录在文档中，因此在这种情况下阅读手册并没有真正的帮助。

115 php  if-statement  comparison  logic  ieee-754 

>>> (float('inf')+0j)*1 (inf+nanj) 为什么？这在我的代码中造成了一个讨厌的错误。 为什么1乘法身份不给(inf + 0j)？

97 python  nan  ieee-754 

我已经读过有关浮点的知识，并且我知道NaN可能是由操作导致的。但是我不明白这些到底是什么概念。它们之间有什么区别？ 在C ++编程期间可以产生哪一个？作为程序员，我可以编写导致sNaN的程序吗？

96 floating-point  nan  ieee-754 

isnormal（）参考页告诉您： 确定给定的浮点数arg是否正常，即既不是零，次正规，无穷也不是NaN。 一个数字为零，无穷大或NaN很清楚这意味着什么。但这也说不合正常。什么时候是次正规的？

80 c++  c++11  floating-point  ieee-754 

我对浮点数的表示方式有些了解，但恐怕还不够。 普遍的问题是： 对于给定的精度（出于我的目的，以10为基数的精确小数位数），对于16位，32位和64位IEEE-754系统，可以表示什么数字范围？ 具体来说，我只对精度为+/- 0.5（一个位）或+/- 0.0005（千个位）的16位和32位数字范围感兴趣。

76 floating-point  precision  numerical  ieee-754 

在JavaScript中，NaN值可由内部广泛的64位double表示。具体来说，具有以下按位表示形式的任何double： x111 1111 1111 xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx 被解释为NaN。我的问题是：假设我使用ArrayBuffers将两个32位uint强制转换为一个JS Number，将其传递，然后将其强制转换为两个32位uint。恢复的位是否将与原始位相同，还是允许JS引擎随意更改NaN的位？换句话说，JS号码可以用来无损地存储64位吗？

12 javascript  ieee-754