Общие сведения.

Тип данных - это двоичный код, обладающий извест-ными свойствами согласно принятым соглашениям. Процессор (с помощью ко-манд) распознает тип данных и осуществляет над данными предписанный набор операций.

Ниже рассматриваются следующие типы данных:

● знаковые и беззнаковые целые , используемые для представления целых чи-сел в виде двоичных кодов и выполнения над ними арифметических операций по правилам двоичной арифметики;

● двоично–десятичные целые , предназначенные для представления и обработки десятичных чисел;

● булев тип данных , поддерживающий правила алгебры–логики (булевой алгебры);

● типы с фиксированной и плавающей точкой , предназначенные для представ-ления и обработки вещественных чисел.

Выбор типа данных определяется командой программы. Например, при вы-полнении арифметической команды данные трактуются как целые числа, операн-ды в логической операции принимаются как булев тип данных, а 16–битный указа-тель используется командой для доступа к данным в текущем сегменте.

Отметим, что в программах на языках высокого уровня могут существовать типы данных, для которых в процессоре не предусмотрены аппаратные средства. Примером могут служить типы данных с плавающей точкой в программе на Форт-ране, которая выполняется в вычислительной системе без сопроцессора. В этом случае при вычислениях используются дополнительные команды для моделиро-вания типов данных с плавающей точкой. Естественно, при наличии в системе со-процессора (и компилятора Фортрана для него) программа будет выполняться намного быстрее.

О формах представления чисел.

Для представления чисел широко исполь-зуются две формы: естественная и нормальная.

При естественной форме представления число имеет единственный вид записи, например: +195 - целое положительное число; –195 - целое отрица-тельное число; +0,025 - правильная положительная дробь; –195,025 - непра-вильная отрицательная дробь. Эта форма используется для представления целых чисел и чисел с фиксированной точкой (запятой).

При нормальной форме представления число записывается в виде

где М, П - мантисса и порядок числа.

Для нормальной формы представления характерна неоднозначная запись чис-ла, например: +195.025 = +195025 . 10 –3 = +19.5025 . 10 1 = +0.195025 . 10 3 . Как видно из примера, положение точки мантиссы зависит от значения порядка П. С изменением П (что всегда происходит в процессе вычислений) точка как бы начина-ет плавать. Поэтому нормальную форму (2.3.1) называют также формой пред-ставления чисел с плавающей точкой.

Числовая (как и любая другая) информация, подлежащая процессорной обра-ботке, представляется в виде

–разрядных двоичных кодов, для хранения которых используются ячейки памяти. Двоичные коды чисел имеют различные форматы.

Формат числа представляет собой совокупность разрядов (разрядную сетку), разделенную на отдельные поля: поле знака числа, поле модуля числа, поле ман-тиссы, поле модуля порядка и др. Для нумерации разрядов полей используется последовательность чисел, начиная с нуля (0, 1, 2, 3, …).

Беззнаковые целые.

Этот тип данных используется для представления нуля и положительных значений целых чисел.

На рис. 2.3.1 , а приведены форматы 8–разрядных целых чисел. Знаковый бит отсутствует, поэтому диапазон представления чисел составляет 0…2

Разрядность двоичного кода совпадает с разрядностью числа.

Знаковые целые.

Операцию вычитания двух положительных А и В чисел мож-но рассматривать как операцию алгебраического сложения чисел с разными зна-ками: А – В = А + (–

). Поэтому для замены арифметической операции вычитания операцией алгебраического сложения необходимо каким–то образом предста-вить знак числа. Обычно для знака двоичного числа отводится дополнительный разряд. Знак числа указывается в самом старшем разряде: 0 соответствует поло-жительному знаку « + » числа, 1 - отрицательному знаку « – ».

Для представления чисел со знаком широкое распространение получил до-полнительный код.

Для представления целых положительных двоичных чисел в

–разрядном до-полнительном коде все старшие незначащие разряды (включая знаковый) необ-ходимо заполнить нулями.

Для представления отрицательных чисел необходимо:

● проинвертировать все значащие цифровые разряды (модуль) числа;

● к полученному значению прибавить единицу;

● все старшие незначащие разряды (включая знаковый) заполнить единицами.

Например, 8–разрядный дополнительный код для положительного числа +6 имеет вид 00000110, для отрицательного числа – 6 - 11111010.

На рис. 2.3.1, б приведены форматы 8–разрядных знаковых чисел в допол-нительном коде. Диапазон их представления составляет – 2 (

–1) - разрядность значащей части числа. Современные микропроцессоры поддерживают знаковые целые длиной 16, 32 и 64 бит. Обычно используется два формата целых чисел: короткий с числом разрядов

и длинный с числом разря-дов 2

В процессе расчетов используется длинный формат, результаты выводят-ся в коротком формате. Если количество значащих разрядов модуля числа пре-вышает (

– 1), происходит переполнение разрядной сетки, приводящее к ошибке в представлении числа из–за потери старших разрядов модуля. После выполне-ния арифметических операций выход результата за диапазон отмечается уста-новкой а единицу флага переполнения О

Числа с фиксированной точкой.

При естественной форме представления вещественных чисел положение точки (запятой) фиксируется между целой и дроб-ной частями числа. Для изменения положения точки в вещественном числе необ-ходимо ввести масштабный коэффициент, значение которого должно быть выбра-но таким образом, чтобы сохранить неизменным значение вещественного числа. Часто точка фиксируется впереди старших разрядов модуля числа. При этом представление числа А с фиксированной точкой имеет вид правильной дроби, что соответствует условию

Выбранное количество значащих разрядов числа.

Условие (2.3.2) должно выполняться для исходных данных задачи и всех про-межуточных результатов вычислений, что обеспечивается путем выбора масш-табного коэффициента К.

При нарушении условия (2.3.2) число А Ф имеет целую часть, которая теряется, так как не попадает в разрядную сетку из–за переполнения. Поэтому при опреде-лении масштабного коэффициента К следует исходить из максимального значе-ния модуля задействованных при решении задачи чисел, приняв К> | А |

Тогда условие (2.3.2) для А Ф = А/К будет выполняться.

На рис. 2.3.2, а приведен формат компьютерного представления чисел А Ф с фиксированной точкой. При занесении числа А Ф в ячейку памяти свободные младшие разряды разрядной сетки заполняются нулями. Если число

значащих разрядов модуля |

– 1, то младшие разряды модуля, которые не по-местились в

–разрядной сетке, теряются. Это приводит к погрешности, абсолютное значение которой меньше единицы младшего разряда разрядной сетки, т. е.

32 абсолютная погрешность

0.5×10 – 30х0.3 = 0.5×10 – 9

Пусть заданы два числа А = –1010,101 2 и В = +10,10101 2 , для которых |

Поэтому масштаб-ный коэффициент К > |

2 4 = 10000 2 . Степень 4 свидетельствует о необходимости сдвига на 4 разря-да вправо исходных чисел

Действительно

А. К= –1010,101 . 10000 =

–0.1010101 2 ;

В Ф = В. К = 10,10101 . 10000 = 0,001010101 2 . Форматы представления чисел А Ф и В Ф показаны на рис. 2.3.2,6, в. Для сохранения точности компьютерного представления числа В Ф необходимо расширить разрядную сетку до 10 разрядов.

К достоинству представления чисел в форме с фиксированной точкой следует отнести простоту выполнения арифметических операций. Недостатки проявляют-ся в том, что:

● необходимо производить выбор масштабных коэффициентов;

● нули в старших разрядах модуля приводят к уменьшению количества разря-дов, занимаемых значащей частью модуля числа. В результате этого снижа-ется точность представления чисел с малыми значениями модуля.

Булевы типы.

Булевы величины являются беззнаковыми и используются при логических операциях

и др. Операция выполняется над от-дельными битами. Булевы операнды обрабатываются по частям, если их разряд-ность превышает разрядность процессора.

Двоично–десятичные целые.

В повседневной жизни человек пользуется де-сятичной системой счисления. Для хранения и обработки десятичных чисел в цифровых устройствах их представляют в виде двоичного кода. Представление десятичного числа, в котором каждая десятичная цифра отображается в виде двоичных символов 0 и 1, называют двоично–десятичным кодом. Так как алфавит десятичной системы состоит из 10 цифр, для записи каждой десятичной цифры выделяется слово, содержащее не менее четырех разрядов. Наиболее часто ис-пользуется 4–разрядное слово, именуемое тетрадой или полубайтом. С помощью тетрад вместо требуемых 10 можно получить 2 4 = 16 различных комбинаций, со-ставленных символов 0 и 1. При двоично–десятичном кодировании различным десятичным цифрам должны соответствовать различные комбинации символов О и 1, т. е. разрешены только 10 комбинаций из 16. Наличие разрешенных и за-прещенных комбинаций - важное свойство двоично–десятичных кодов. Это свойство отличает их от обычных позиционных систем счисления, в которых все комбинации разрешены. Общее количество различных разрешенных 4–разрядных кодов (тетрад), определяемое сочетаниями из 16 элементов по 10, составляет: С 10 16 = 18008. Широкое распространение получил так называемый код 8421, в котором используется первые десять значений двоичных чисел от 0000 (0 10) до 1001(9 10).

Достоинство 4–разрядных кодов состоит в том, что при кодировании десятич-ных чисел используется минимальное количество разрядов. Введение дополни-тельного 5–го разряда позволяет обнаружить ошибки при передаче числовой информации по линиям связи при наличии помех. Например, в 5–разрядном коде 2 из 5 все кодовые комбинации содержат две единицы и три нуля. Поэтому изме-нение любого разряда (на противоположное значение) приведет к запрещенной кодовой комбинации.

На рис. 2.3.3 приведен формат двоично–десятичного числа, содержащий 18 тетрад (

0) и знаковый разряд

(в остальных разрядах старшего байта установлены нулевые значения). Каждая тетрада соответствует одному разряду десятичного числа.

Числа с плавающей точкой.

Во многих случаях для проведения расчетов не-обходимо представлять числа с высокой точностью в широком диапазоне значе-ний. Указанным требованиям отвечает нормальная форма чисел (2.3.1). Для вы-явления особенностей ее использования для представления чисел с плавающей точкой в цифровых системах будем полагать, что:

● для записи мантиссы используется (

1)–разрядный двоичный код, причем самый старший (

–й) разряд определяет знак мантиссы (числа), остальные разряды - модуль мантиссы. Значение модуля мантиссы |М| < 1, что соот-ветствует фиксации точки перед значащими цифрами (разрядами) модуля мантиссы;

● для записи порядка П используется (р + 1)–разрядный двоичный код, причем самый старший (р–й) разряд определяет знак порядка, остальные разряды - модуль порядка. Порядок П (целое число) указывает на действительное положение точки в числе.

На рис. 2.3.4, а приведен формат числа с плавающей точкой.

Точность представления чисел (2.3.1) зависит от количества значащих цифр (разрядов) мантиссы. Для повышения точности числа с плавающей точкой пред-ставляются в нормализованной форме, признаком которой служит наличие значащей цифры (единицы для

2) в самом старшем разряде модуля ман-тиссы. Значение модуля нормализованной мантиссы при

2 лежит в пределах 2 –1 ≤ |М| < 1 (для любых порядков П). В нормализованной форме могут быть представлены все числа из некоторого диапазона за исключением нуля.

Представим в формате с плавающей точкой двоичные числа А = +10010.10101 и В = –111.0101. Запишем А и В в нормализованной форме

А = +0.1001010101 . 2 5 , В= –0.1110101000 . 2 –3 .

На основании (2.3.4) записываем модули мантиссы |М

| = 1001010101 2 , |М

| = 1110101000 2 и моду-ли порядка в двоичной системе исчисления |П А | = 5 10 = 0101 2 , |П

| = 3 10 = 0011 2 . Выбираем общее число разрядов разрядной сетки

Р = 16. Принимаем количество разрядов для модуля мантиссы, равное 10, для модуля порядка - 4.

Форматы чисел А и В показаны на рис. 2.3.4, 6, в. Мантисса и порядок операнда В, имеющие отри-цательное значение, представлены в дополнительном коде:

|# + 1 = 0001010111 + 1 = 0001011110;

|# + 1 = 0011 + 1 = 0100, где # - инверсия.

Поскольку абсолютная погрешность представления чисел с плавающей точкой зависит от порядка П, дадим оценку относительной погрешности:

/ 2 –1 = 2 –(

Абсолютная погрешность представления модуля

–разрядной мантиссы; |

22 –1 - минимальное значение нормализованного модуля мантиссы.

Отметим, что в стандарте

754/854 используется порядок в форме П = Р – Е, где Е =

Смещение порядка; Р макс = 2Е. Это позволило исключить поле

знака порядка в формате представления чисел.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

1. Основы

Число с плавающей запятой состоит из набора отдельных разрядов, условно разделенных на знак, экспоненту порядок и мантиссу. Порядок и мантисса - целые числа, которые вместе со знаком дают представление числа с плавающей запятой в следующем виде:

Математически это записывается так:

(-1) s × M × B E , где s - знак, B-основание, E - порядок, а M - мантисса.

Основание определяет систему счисления разрядов. Математически доказано, что числа с плавающей запятой с базой B=2 (двоичное представление) наиболее устойчивы к ошибкам округления, поэтому на практике встречаются только базы 2 и, реже, 10. Для дальнейшего изложения будем всегда полагать B=2, и формула числа с плавающей запятой будет иметь вид:

(-1) s × M × 2 E

Что такое мантисса и порядок? Мантисса – это целое число фиксированной длины, которое представляет старшие разряды действительного числа. Допустим наша мантисса состоит из трех бит (|M|=3). Возьмем, например, число «5», которое в двоичной системе будет равно 101 2 . Старший бит соответствует 2 2 =4, средний (который у нас равен нулю) 2 1 =2, а младший 2 0 =1. Порядок – это степень базы (двойки) старшего разряда. В нашем случае E=2. Такие числа удобно записывать в так называемом «научном» стандартном виде, например «1.01e+2». Сразу видно, что мантисса состоит из трех знаков, а порядок равен двум.

Допустим мы хотим получить дробное число, используя те же 3 бита мантиссы. Мы можем это сделать, если возьмем, скажем, E=1. Тогда наше число будет равно

1,01e+1 = 1×2 1 +0×2 0 +1×2 -1 =2+0,5=2,5

Здесь, поскольку E=1, степень двойки первого разряда (который идет перед запятой), равна «1». Два других разряда, расположенных правее (после запятой), обеспечивают вклад 2 E-1 и 2 E-2 (2 0 и 2 -1 соответственно). Очевидно, что регулируя E одно и то же число можно представить по-разному. Рассмотрим пример с длиной мантиссы |M|=4. Число «2» можно представить в следующем виде:

2 = 10 (в двоичной системе) = 1.000e+1 = 0.100e+2 = 0.010e+3. (E=1, E=2, E=3 соответственно)

Обратите внимание, что одно и то же число имеет несколько представлений. Это не удобно для оборудования, т.к. нужно учитывать множественность представлния при сравнении чисел и при выполнении над ними арифметических операций. Кроме того, это не экономично, поскольку число представлений - конечное, а повторения уменьшают множество чисел, которые вообще могут быть представлены. Поэтому уже в самых первых машинах начали использовать трюк, делая первый бит мантиссы всегда положительным. Такое предаставление назвали нормализованным .

Это экономит один бит, так как неявную единицу не нужно хранить в памяти, и обеспечивает уникальность представления числа. В нашем примере «2» имеет единственное нормализованное представление («1.000e+1»), а мантисса хранится в памяти как «000», т.к. старшая единица подразумевается неявно. Но в нормализованном представлении чисел возникает новая проблема - в такой форме невозможно представить ноль.

Строго говоря, нормализованное число имеет следующий вид:

(-1) s × 1.M × 2 E .

Качество решения задач во многом зависит от выбора представления чисел с плавающей запятой. Мы плавно подошли к проблеме стандартизации такого представления.

2. Немного истории

Инициатива создать единый стандарт для представления чисел с плавающей запятой подозрительно совпала с попытками в 1976 году компанией Intel разработать «лучшую» арифметику для новых сопроцессоров к 8086 и i432. За разработку взялись ученые киты в этой области, проф. Джон Палмер и Уильям Кэхэн. Последний в своем интервью высказал мнение, что серьезность, с которой Intel разрабатывала свою арифметику, заставила другие компании объединиться и начать процесс стандартизации.

Все были настроены серьезно, ведь очень выгодно продвинуть свою архитектуру и сделать ее стандартной. Свои предложения представили компании DEC, National Superconductor, Zilog, Motorola. Производители мейнфреймов Cray и IBM наблюдали со стороны. Компания Intel, разумеется, тоже представила свою новую арифметику. Авторами предложенной спецификации стали Уильям Кэхэн, Джероми Кунен и Гарольд Стоун и их предложение сразу прозвали «K-C-S».

Практически сразу же были отброшены все предложения, кроме двух: VAX от DEC и «K-C-S» от Intel. Спецификация VAX была значительно проще, уже была реализована в компьютерах PDP-11, и было понятно, как на ней получить максимальную производительность. С другой стороны в «K-C-S» содержалось много полезной функциональности, такой как «специальные» и «денормализованные» числа (подробности ниже).

В «K-C-S» все арифметические алгоритмы заданы строго и требуется, чтобы в реализации результат с ними совпадал. Это позволяет выводить строгие выкладки в рамках этой спецификации. Если раньше математик решал задачу численными методами и доказывал свойства решения, не было никакой гарантии, что эти свойства сохранятся в программе. Строгость арифметики «K-C-S» сделала возможным доказательство теорем, опираясь на арифметику с плавающей запятой.

Компания DEC сделала все, чтобы ее спецификацию сделали стандартом. Она даже заручилась поддержкой некоторых авторитетных ученых в том, что арифметика «K-C-S» в принципе не может достигнуть такой же производительности, как у DEC. Ирония в том, что Intel знала, как сделать свою спецификацию такой же производительной, но эти хитрости были коммерческой тайной. Если бы Intel не уступила и не открыла часть секретов, она бы не смогла сдержать натиск DEC.

Подробнее о баталиях при стандартизации смотрите в интервью профессора Кэхэна , а мы рассмотрим, как выглядит представление чисел с плавающей запятой сейчас.

3. Представление чисел с плавающей запятой сегодня

(-1) s × 1.M × 2 E

Замечание. В новом стандарте IEE754-2008 кроме чисел с основанием 2 присутствуют числа с основанием 10, так называемые десятичные (decimal) числа с плавающей запятой.

Чтобы не загромождать читателя чрезмерной информацией, которую можно найти в Википедии , рассмотрим только один тип данных, с одинарной точностью (float). Числа с половинной, двойной и расширенной точностью обладают теми же особенностями, но имеют другой диапазон порядка и мантиссы. В числах одинарной точности (float/single) порядок состоит из 8 бит, а мантисса – из 23. Эффективный порядок определяется как E-127. Например, число 0,15625 будет записано в памяти как

Рисунок взят из Википедии

В этом примере:

• Знак s=0 (положительное число)
• Порядок E=01111100 2 -127 10 = -3
• Мантисса M = 1.01 2 (первая единица не явная)
• В результате наше число F = 1.01 2 e-3 = 2 -3 +2 -5 = 0,125 + 0,03125 = 0,15625

Чуть более подробное объяснение

Здесь мы имеем дело с двоичным представлением числа «101» со сдвигом запятой на несколько разрядов влево. 1,01 - это двоичное представление, означающее 1×2 0 + 0×2 -1 + 1×2 -2 . Сдвинув запятую на три позиции влево получим 1,01e-3 = 1×2 -3 + 0×2 -4 + 1×2 -5 = 1×0,125 + 0×0,0625 + 1×0,03125 = 0,125 + 0,03125 = 0,15625.

3.1 Специальные числа: ноль, бесконечность и неопределенность

Также в IEEE754 предусмотрено представление для специальных чисел, работа с которыми вызывает исключение. К таким числам относится бесконечность (±∞) и неопределенность (NaN). Эти числа позволяет вернуть адекватное значение при переполнении. Бесконечности представлены как числа с порядком E=E max +1 и нулевой мантиссой. Получить бесконечность можно при переполнении и при делении ненулевого числа на ноль. Бесконечность при делении разработчики определили исходя из существования пределов, когда делимое и делитель стремиться к какому-то числу. Соответственно, c/0==±∞ (например, 3/0=+∞, а -3/0=-∞), так как если делимое стремиться к константе, а делитель к нулю, предел равен бесконечности. При 0/0 предел не существует, поэтому результатом будет неопределенность.

Неопределенность или NaN (от not a number) – это представление, придуманное для того, чтобы арифметическая операция могла всегда вернуть какое-то не бессмысленное значение. В IEEE754 NaN представлен как число, в котором E=E max +1, а мантисса не нулевая. Любая операция с NaN возвращает NaN. При желании в мантиссу можно записывать информацию, которую программа сможет интерпретировать. Стандартом это не оговорено и мантисса чаще всего игнорируется.

Как можно получить NaN? Одним из следующих способов:

• ∞+(- ∞)
• 0 × ∞
• 0/0, ∞/∞
• sqrt(x), где x<0

Зачем нулю знак (или +0 vs -0)

Еще один пример:
(+∞/0) + ∞ = +∞, тогда как (+∞/-0) +∞ = NaN

Чем бесконечность в данном случае лучше, чем NaN? Тем, что если в арифметическом выражении появился NaN, результатом всего выражения всегда будет NaN. Если же в выражении встретилась бесконечность, то результатом может быть ноль, бесконечность или обычное число с плавающей запятой. Например, 1/∞=0.

3.3 Денормализованные числа

Крупными штрихами показаны числа с мантиссой, равной 1,00. Видно, что расстояние от нуля до ближайшего числа (0 - 0,5) больше, чем от этого числа к следующему (0,5 - 0,625). Это значит, что разница двух любых чисел от 0,5 до 1 даст 0, даже если эти числа не равны. Что еще хуже, в пропасть между 0,5 и 0 попадает разница чисел, больших 1. Например, «1,5-1,25=0» (см. картинку).

В «околонулевую яму» подпадает не каждая программа. Согласно статистике 70-х годов в среднем каждый компьютер сталкивался с такой проблемой один раз в месяц. Учитывая, что компьютеры приобретали массовость, разработчики «K-C-S» посчитали эту проблему достаточно серьезной, чтобы решать ее на аппаратном уровне. Предложенное ими решение состояло в следующем. Мы знаем, что при E=E min -1 (для float это «-127») и нулевой мантиссе число считается равным нулю. Если же мантисса не нулевая, то число считается не нулевым, его порядок полагается E=E min , причем неявный старший бит мантиссы полагается равным нулю. Такие числа называются денормализованными .

Строго говодя, числа с плавающей запятой теперь имеют вид:

(-1) s × 1.M × 2 E , если E min ≤E≤E max (нормализованные числа)

(-1) s × 0.M × 2 Emin , если E=E min -1. (денормализованные числа)

Вернемся к примеру. Наш E min =-1. Введем новое значение порядка, E=-2, при котором числа являются денормализованными. В результате получаем новое представление чисел:

Интервал от 0 до 0,5 заполняют денормализованные числа, что дает возможность не проваливаться в 0 рассмотренных выше примерах (0,5-0,25 и 1,5-1,25). Это сделало представление более устойчиво к ошибкам округления для чисел, близких к нулю.

Но роскошь использования денормализованного представления чисел в процессоре не дается бесплатно. Из-за того, что такие числа нужно обрабатывать по-другому во всех арифметических операциях, трудно сделать работу в такой арифметике эффективной. Это накладывает дополнительные сложности при реализации АЛУ в процессоре. И хоть денормализованные числа очень полезны, они не являются панацеей и за округлением до нуля все равно нужно следить. Поэтому эта функциональность стала камнем преткновения при разработке стандарта и встретила самое сильное сопротивление.

3.4 Очередность чисел в IEEE754

N

Поэтому если взять положительное число с плавающей запятой, преобразовать его к целому, прибавить «1», мы получим следующее число, которое представимо в этой арифметике. На Си это можно сделать так:

Float a=0.5; int n = *((int*) &a); float b = *((float*) &(++n)); printf("После %e следующее число: %e, разница (%e)\n", a, b, b-a);
Этот код будет работать только на архитектуре с 32-битным int.

4. Подводные камни в арифметике с плавающей запятой

4.1 Округление

• Округление до ближайшего в стандарте сделано не так как мы привыкли. Математически показано, что если 0,5 округлять до 1 (в большую сторону), то существует набор операций, при которых ошибка округления будет возрастать до бесконечности. Поэтому в IEEE754 применяется правило округления до четного. Так, 12,5 будет округлено до 12, а 13,5 – до 14.
• Самая опасная операция с точки зрения округления в арифметике с плавающей запятой - это вычитание. При вычитании близких чисел значимые разряды могут потеряться, что
  может в разы увеличить относительную погрешность.
• Для многих широко распространенных математических формул математики разработали специальную форму, которая позволяет значительно уменьшить погрешность при округлении. Например, расчет формулы «x 2 -y 2 » лучше вычислять используя формулу «(x-y)(x+y)».

4.2 Неассоциативность арифметических операций

(10 20 +1)-10 20 =0 ≠ (10 20 -10 20)+1=1

Допустим у нас есть программа суммирования чисел.

Double s = 0.0; for (int i=0; i Некоторые компиляторы по умолчанию могут переписать код для использования нескольких АЛУ одновременно (будем считать, что n делится на 2):

Double sa, s; sa=sa=0.0; for (int i=0; i Так как операции суммирования не ассоциативны, эти две программы могут выдать различный результат.

4.3 Числовые константы

4.4 Выбор минимума из двух значений

1. x < y? x: y
2. x <= y? x: y
3. x > y? y: x
4. x >= y? y: x

4.5 Сравнение чисел

Float fValue = 0.2; if (fValue == 0.2) DoStuff();
Ошибка здесь, во-первых, в том, что 0,2 не имеет точного двоичного представления, а во-вторых 0,2 – это константа двойной точности, а переменная fValue – одинарной, и никакой гарантии о поведении этого сравнения нет.

Лучший, но все равно ошибочный способ, это сравнивать разницу с допустимой абсолютной погрешностью:

If (fabs(fValue – fExpected) < 0.0001) DoStuff(); // fValue=fExpected?

Недостаток такого подхода в том, что погрешность представления числа увеличивается с ростом самого этого числа. Так, если программа ожидает «10000», то приведенное равенство не будет выполняться для ближайшего соседнего числа (10000,000977). Это особенно актуально, если в программе имеется преобразование из одинарной точности в двойную.

Выбрать правильную процедуру сравнения сложно и заинтересованных читателей я отсылаю к статье Брюса Доусона . В ней предлагается сравнивать числа с плавающей запятой преобразованием к целочисленной переменной. Это - лучший, хотя и не портабельный способ:

Bool AlmostEqual2sComplement(float A, float B, int maxUlps) { // maxUlps не должен быть отрицательным и не слишком большим, чтобы // NaN не был равен ни одному числу assert(maxUlps > 0 && maxUlps < 4 * 1024 * 1024); int aInt = *(int*)&A; // Уберем знак в aInt, если есть, чтобы получить правильно упорядоченную последовательность if (aInt < 0) aInt = 0x80000000 - aInt; //aInt &= 0x7fffffff; //(см. комментарий пользователя Vayun) // Аналогично для bInt int bInt = *(int*)&B; if (bInt < 0) bInt = 0x80000000 - bInt; /*aInt &= 0x7fffffff;*/ unsigned int intDiff = abs(aInt - bInt); /*(см. комментарий пользователя Vayun)*/ if (intDiff <= maxUlps) return true; return false; }

В этой программе maxUlps (от Units-In-Last-Place) – это максимальное количество чисел с плавающей запятой, которое может лежать между проверяемым и ожидаемым значением. Другой смысл этой переменной – это количество двоичных разрядов (начиная с младшего) в сравниваемых числах разрешается упустить. Например, maxUlps=16, означает, что младшие 4 бита (log 2 16) могут не совпадать, а числа все равно будут считаться равными. При этом, при сравнении с числом 10000 абсолютная погрешность будет равна 0,0146, а при сравнении с 0.001, погрешность будет менее 0.00000001 (10 -8).

5. Проверка полноты поддержки IEE754

Заключение

Сейчас арифметика с плавающей запятой почти совершенна. Практически всегда наивный подход сработает, и программа, не учитывающая все ее особенности, выдаст правильный результат, а описанные подводные камни касаются только экзотических случаев. Но нужно всегда оставаться бдительным: в таком вопросе как компьютерная математика легко наступить на грабли.
! Добавить метки

| Планирование уроков на учебный год (ФГОС) | § 1.2. Представление чисел в компьютере

Уроки 6 - 7
§ 1.2. Представление чисел в компьютере

Ключевые слова:

Разряд
беззнаковое представление целых чисел
представление целых чисел со знаком
представление вещественных чисел

1.2.1. Представление целых чисел

Оперативная память компьютера состоит из ячеек, каждая из которых представляет собой физическую систему, состоящую из некоторого числа однородных элементов. Эти элементы обладают двумя устойчивыми состояниями, одно из которых соответствует нулю, а другое - единице. Каждый такой элемент служит для хранения одного из битов - разряда двоичного числа. Именно поэтому каждый элемент ячейки называют битом или разрядом (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Ячейка памяти

Для компьютерного представления целых чисел используется несколько различных способов, отличающихся друг от друга количеством разрядов (под целые числа обычно отводится 8, 16, 32 или 64 разряда) и наличием или отсутствием знакового разряда. Беззнаковое представление можно использовать только для неотрицательных целых чисел, отрицательные числа представляются только в знаковом виде.

Беззнаковое представление используется для таких объектов, как адреса ячеек, всевозможные счётчики (например, число символов в тексте), а также числа, обозначающие дату и время, размеры графических изображений в пикселях и т. д.

Максимальное значение целого неотрицательного числа достигается в случае, когда во всех разрядах ячейки хранятся единицы. Для n-разрядного представления оно будет равно 2 n -1. Минимальное число соответствует п нулям, хранящимся в n разрядах памяти, и равно нулю.

Ниже приведены максимальные значения для беззнаковых целых n-разрядных чисел:

Для получения компьютерного представления беззнакового целого числа достаточно перевести число в двоичную систему счисления и дополнить полученный результат слева нулями до стандартной разрядности.

Пример 1 . Число 53 10 = 110101 2 в восьмиразрядном представлении имеет вид:

Это же число 53 в шестнадцати разрядах будет записано следующим образом:

При представлении со знаком самый старший (левый) разряд отводится под знак числа, остальные разряды - под само число. Если число положительное, то в знаковый разряд помещается 0, если число отрицательное - 1. Такое представление чисел называется прямым кодом.

В компьютере прямые коды используются для хранения положительных чисел в запоминающих устройствах, для выполнения операций с положительными числами.

На сайте Федерального центра информационно-образовательных ресурсов (http://fcior.edu.ru/) размещён информационный модуль «Число и его компьютерный код». С помощью этого ресурса вы можете получить дополнительную информацию по изучаемой теме.

Для выполнения операций с отрицательными числами используется дополнительный код, позволяющий заменить операцию вычитания сложением. Узнать алгоритм образования дополнительного кода вы можете с помощью информационного модуля «Дополнительный код», размещённого на сайте Федерального центра информационно-образовательных ресурсов (http://fcior.edu.ru/).

1.2.2. Представление вещественных чисел

Любое вещественное число А может быть записано в экспоненциальной форме:

где:

m - мантисса числа;

p - порядок числа.

Например, число 472 ООО ООО может быть представлено так: 4,72 10 8 , 47,2 10 7 , 472,0 10 6 и т. д.

С экспоненциальной формой записи чисел вы могли встречаться при выполнении вычислений с помощью калькулятора, когда в качестве ответа получали записи следующего вида: 4.72Е+8.

Здесь знак «Е» обозначает основание десятичной системы счисления и читается как «умножить на десять в степени».

Из приведённого выше примера видно, что положение запятой в записи числа может изменяться.

Для единообразия мантиссу обычно записывают как правильную дробь, имеющую после запятой цифру, отличную от нуля. В этом случае число 472 ООО ООО будет представлено как 0,472 10 9 .

Вещественное число может занимать в памяти компьютера 32 или 64 разряда. При этом выделяются разряды для хранения знака мантиссы, знака порядка, порядка и мантиссы.

Пример:

Диапазон представления вещественных чисел определяется количеством разрядов, отведённых для хранения порядка числа, а точность определяется количеством разрядов, отведённых для хранения мантиссы.

Максимальное значение порядка числа для приведённого выше примера составляет 1111111 2 = 127 10 , и, следовательно, максимальное значение числа:

0,11111111111111111111111 10 1111111

Попытайтесь самостоятельно выяснить, каков десятичный эквивалент этой величины.

Широкий диапазон представления вещественных чисел важен для решения научных и инженерных задач. Вместе с тем следует понимать, что алгоритмы обработки таких чисел более трудоёмки по сравнению с алгоритмами обработки целых чисел.

САМОЕ ГЛАВНОЕ

Для компьютерного представления целых чисел используются несколько различных способов, отличающихся друг от друга количеством разрядов (8, 16, 32 или 64) и наличием или отсутствием знакового разряда.

Для представления беззнакового целого числа его следует перевести в двоичную систему счисления и дополнить полученный результат слева нулями до стандартной разрядности.

При представлении со знаком самый старший разряд отводится под знак числа, остальные разряды - под само число. Бели число положительное, то в знаковый разряд помещается 0, если число отрицательное, то 1. Положительные числа хранятся в компьютере в прямом коде, отрицательные - в дополнительном.

При хранении в компьютере вещественных чисел выделяются разряды на хранение знака порядка числа, самого порядка, знака мантиссы и мантиссы. При этом любое число записывается так:

где:

m - мантисса числа;
q - основание системы счисления;
p - порядок числа.

Вопросы и задания

1. Ознакомьтесь с материалами презентации к параграфу, содержащейся в электронном приложении к учебнику. Используйте эти материалы при подготовке ответов на вопросы и выполнении заданий.

2. Как в памяти компьютера представляются целые положительные и отрицательные числа?

3. Любое целое число можно рассматривать как вещественное, но с нулевой дробной частью. Обоснуйте целесообразность наличия особых способов компьютерного представления целых чисел.

4. Представьте число 63 10 в беззнаковом 8-разрядном формате.

5. Найдите десятичные эквиваленты чисел по их прямым кодам, записанным в 8-разрядном формате со знаком:

а) 01001100;
б) 00010101.

6. Какие из чисел 443 8 , 101010 2 , 256 10 можно сохранить в 8-разрядном формате?

7. Запишите следующие числа в естественной форме:

а) 0,3800456 10 2 ;
б) 0,245 10 -3 ;
в) 1,256900Е+5;
г) 9,569120Е-3.

8. Запишите число 2010,0102 10 пятью различными способами в экспоненциальной форме.

9. Запишите следующие числа в экспоненциальной форме с нормализованной мантиссой - правильной дробью, имеющей после запятой цифру, отличную от нуля:

а) 217,934 10 ;
б) 75321 10 ;
в) 0,00101 10 .

10. Изобразите схему, связывающую основные понятия, рассмотренные в данном параграфе.

Целые числа являются простейшими числовыми данными, с которыми оперирует ЭВМ. Для целых чисел существуют два представления: беззнаковое (только для неотрицательных целых чисел) и со знаком. Очевидно, что отрицательные числа можно представлять только в знаковом виде. Целые числа в компьютере хранятся в формате с фиксированной запятой .

• Представление целых чисел в беззнаковых целых типах.

  Для беззнакового представления все разряды ячейки отводятся под представление самого числа. Например, в байте (8 бит) можно представить беззнаковые числа от 0 до 255. Поэтому, если известно, что числовая величина является неотрицательной, то выгоднее рассматривать её как беззнаковую.

  Представление целых чисел в знаковых целых типах. Для представления со знаком самый старший (левый) бит отводится под знак числа, остальные разряды - под само число. Если число положительное, то в знаковый разряд помещается 0, если отрицательное - 1. Например, в байте можно представить знаковые числа от -128 до 127.

  Прямой код числа. Представление числа в привычной форме "знак"-"величина", при которой старший разряд ячейки отводится под знак, а остальные - под запись числа в двоичной системе, называется прямым кодом двоичного числа. Например, прямой код двоичных чисел 1001 и -1001 для 8-разрядной ячейки равен 00001001 и 10001001 соответственно. Положительные числа в ЭВМ всегда представляются с помощью прямого кода. Прямой код числа полностью совпадает с записью самого числа в ячейке машины. Прямой код отрицательного числа отличается от прямого кода соответствующего положительного числа лишь содержимым знакового разряда. Но отрицательные целые числа не представляются в ЭВМ с помощью прямого кода, для их представления используется так называемый дополнительный код . Дополнительный код положительного числа равен прямому коду этого числа. Дополнительный код отрицательного числа m равен 2 k -|m|, где k - количество разрядов в ячейке. Как уже было сказано, при представлении неотрицательных чисел в беззнаковом формате все разряды ячейки отводятся под само число. Например, запись числа 243=11110011 в одном байте при беззнаковом представлении будет выглядеть следующим образом:

При представлении целых чисел со знаком старший (левый) разряд отводится под знак числа, и под собственно число остаётся на один разряд меньше. Поэтому, если приведённое выше состояние ячейки рассматривать как запись целого числа со знаком, то для компьютера в этой ячейке записано число -13 (243+13=256=28). Но если это же отрицательное число записать в ячейку из 16-ти разрядов, то содержимое ячейки будет следующим:

Знаковый разряд Возникает вопрос: с какой целью отрицательные числа записываются в виде дополнительного кода и как получить дополнительный код отрицательного числа? Дополнительный код используется для упрощения выполнения арифметических операций. Если бы вычислительная машина работала с прямыми кодами положительных и отрицательных чисел, то при выполнении арифметических операций следовало бы выполнять ряд дополнительных действий. Например, при сложении нужно было бы проверять знаки обоих операндов и определять знак результата. Если знаки одинаковые, то вычисляется сумма операндов и ей присваивается тот же знак. Если знаки разные, то из большего по абсолютной величине числа вычитается меньшее и результату присваивается знак большего числа. То есть при таком представлении чисел (в виде только прямого кода) операция сложения реализуется через достаточно сложный алгоритм. Если же отрицательные числа представлять в виде дополнительного кода, то операция сложения, в том числе и разного знака, сводится к из поразрядному сложению. Для компьютерного представления целых чисел обычно используется один, два или четыре байта, то есть ячейка памяти будет состоять из восьми, шестнадцати или тридцати двух разрядов соответственно.

Алгоритм получения дополнительного кода отрицательного числа. Для получения дополнительного k-разрядного кода отрицательного числа необходимо

модуль отрицательного числа представить прямым кодом в k двоичных разрядах;

значение всех бит инвертировать:все нули заменить на единицы, а единицы на нули(таким образом, получается k-разрядный обратный код исходного числа);

к полученному обратному коду прибавить единицу. Пример: Получим 8-разрядный дополнительный код числа -52:

00110100 - число |-52|=52 в прямом коде

11001011 - число -52 в обратном коде

11001100 - число -52 в дополнительном коде Можно заметить, что представление целого числа не очень удобно изображать в двоичной системе, поэтому часто используют шестнадцатеричное представление:

Представление вещественных чисел в компьютере.

Для представления вещественных чисел в современных компьютерах принят способ представления с плавающей запятой . Этот способ представления опирается на нормализованную (экспоненциальную) запись действительных чисел. Как и для целых чисел, при представлении действительных чисел в компьютере чаще всего используется двоичная система, следовательно, предварительно десятичное число должно быть переведено двоичную систему.

• Представление чисел с плавающей запятой. При представлении чисел с плавающей запятой часть разрядов ячейки отводится для записи порядка числа, остальные разряды - для записи мантиссы. По одному разряду в каждой группе отводится для изображения знака порядка и знака мантиссы. Для того, чтобы не хранить знак порядка, был придуман так называемый смещённый порядок , который рассчитывается по формуле 2 a-1 +ИП, где a - количество разрядов, отводимых под порядок. Пример : Если истинный порядок равен -5, тогда смещённый порядок для 4-байтового числа будет равен 127-5=122.

  Алгоритм представления числа с плавающей запятой.

  Перевести число из p-ичной системы счисления в двоичную;

  представить двоичное число в нормализованной экспоненциальной форме;

  разместить знак, порядок и мантиссу в соответствующие разряды сетки.

  Пример: Представить число -25,625 в машинном виде с использованием 4 байтового представления (где 1 бит отводится под знак числа, 8 бит - под смещённый порядок, остальные биты - под мантиссу).

  25 10 =100011 2 0,625 10 =0,101 2 -25,625 10 = -100011,101 2 2. -100011,101 2 = -1,00011101 2 * 2 4 3. СП=127+4=131 4.

• Можно заметить, что представление действительного числа не очень удобно изображать в двоичной системе, поэтому часто используют шестнадцатеричное представление:

• Окончательный ответ: C1CD0000.

• Записать внутреннее представление числа 250,1875 в форме с плавающей точкой.

• 1) Приведем его в двоичную систему счисления с 24 значащими цифрами: 250,1875 10 =1111 1010 , 0011 0000 0000 0000 2 . 2) Запишем в форме нормлизованного двоичного числа с плавающей точкой: 0,1111 1010 0011 0000 0000 0000*10 2 1000 . Здесь мантисса, основание системы счисления (2 10 =10 2) и порядок (8 10 =1000 2) записаны в двоичной системе. 3) Вычислим машинный порядок в двоичной системе счисления: Mp 2 = 1000 + 100 0000 =100 1000. 4) Запишем представление числа в 4-х байтовой ячейке памяти с учетом знака числа:

• Шестнадцатеричная форма: 48FA3000.

• В семи двоичных разрядах помещаются двоичные числа в диапозоне от 0000000 до 1111111. Значит, машинный порядок изменяется в диапозоне от 0 до 127 (в десятичной системе счисления). Всего 128 значений. Порядок, очевидно, может быть как положительным так и отрицательным. Разумно эти 128 значений разделить поровну между положительным и отрицательным значениеями порядка: от -64 до 63.

  Машинный порядок смещен относительно математического и имеет только положительные значения. Смещение выбирается так, чтобы минимальному математическому значению порядка соответствовал нуль.

  Связь между машинным порядком (Мр) и математическим (р) в рассматриваемом случае выражается формулой: Мр = р + 64

  Полученная формула записана в десятичной системе. В двоичной системе формула имеет вид: Mp 2 =p 2 +1000000 2 Для записи внутреннего представления вещественного числа в 4-х байтовой ячейке необходимо: 1) перевести модуль данного числа в двоичную систему счисления с 24 значащими цифрами; 2) нормализовать двоичное число; 3) найти машинный порядок в двоичной системе счисления; 4) учитывая знак числа, выписать его представление в 4-х байтовом машинном слове.

Инструкция

Если в виде дроби надо представить целое число , то используйте в качестве знаменателя единицу, а исходное значение ставьте в числитель. Такая форма записи называться неправильной обыкновенной дробью, так как модуль ее числителя больше модуля знаменателя. Например, число 74 можно записать, как 74/1, а число -12 - как -12/1. При необходимости вы можете числитель и знаменатель в одинаковое количество раз - значение дроби в этом случае по-прежнему будет соответствовать исходному числу. Например, 74=74/1=222/3 или -12=-12/1=-84/7.

Если исходное число представлено в формате десятичной дроби , то его целую часть оставьте без изменений, а разделительную запятую замените пробелом. Дробную часть поставьте в числитель, а в качестве знаменателя используйте десятку, возведенную в степень с показателем, равным количеству знаков в дробной исходного числа. Полученную в результате дробную часть можно сократить, разделив числитель и знаменатель на одинаковое число . Например, десятичной дроби 7,625 будет соответствовать обыкновенная дробь 7 625/1000, которая после сокращения примет значение 7 5/8. Такая форма записи обыкновенной дроби смешанной. При необходимости ее можно привести к неправильному обыкновенному виду, умножив целую часть на знаменатель и прибавив результат к числителю: 7,625 = 7 625/1000 = 7 5/8 = 61/8.

Если исходная десятичная дробь является и периодической, то используйте, например, систему уравнений для вычисления ее эквивалента в формате дроби обыкновенной. Скажем, если исходная дробь равна 3,5(3), то можно тождество: 100*x-10*x=100*3,5(3)-10*3,5(3). Из него можно вывести равенство 90*x=318, а , что искомая дробь будет равна 318/90, что после сокращения даст обыкновенную дробь 3 24/45.

Источники:

• Можно Ли Число 450 000 Представить Как Произведение 2 Чисел?

В быту чаще всего встречаются не натуральные числа: 1, 2, 3, 4 и т.д. (5 кг. картофеля), а дробные, нецелые числа (5,4 кг лука). Большинство из них представлены в виде десятичных дробей. Но десятичную дробь представить в виде дроби достаточно просто.

Инструкция

Например, дано число "0,12". Если не эту дробь и представить ее так, как есть, то выглядеть она будет так: 12/100 ("двенадцать "). Чтобы избавиться от сотни в , нужно и числитель, и знаменатель поделить на число, которое делит их числа. Это число 4. Тогда, поделив числитель и знаменатель, получается число: 3/25.

Если рассматривать более бытовую , то часто на ценнике у видно, что вес его составляет, к примеру, 0,478 кг или пр. Такое число тоже легко представить в виде дроби :
478/1000 = 239/500. Дробь эта достаточно некрасивая, и если бы была возможность, то эту десятичную дробь можно было бы сокращать и далее. И все тем же методом: подбора числа, которое делит как числитель, так и знаменатель. Это число наибольшим общим множителем. "Наибольшим" множитель потому, что гораздо удобнее и числитель, и знаменатель сразу поделить на 4 (как в первом примере), чем делить дважды на 2.

Видео по теме

Десятичная дробь - разновидность дроби , у которой в знаменателе есть "круглое" число: 10, 100, 1000 и т.д., Например, дробь 5/10 имеет десятичную запись 0,5. Исходя из этого принципа, дробь можно представить в виде десятичной дроби .

Инструкция

Мы живем в цифровом мире. Если раньше главные ценности представляли земля, деньги или средства производства, теперь все решают технологии и информация. Каждый человек, желающий добиться успеха, просто обязан понимать любые числа, в каком бы виде они не были представлены. Кроме обычной десятичной формы записи различают множество других удобных способов представления чисел (в условиях конкретных задач). Рассмотрим наиболее распространенные из них.

Вам понадобится

• Калькулятор

Инструкция

Для представления десятичного числа в виде обыкновенной дроби нужно сначала посмотреть, каким оно является - или вещественным. Целое число не имеет запятой вовсе, или после запятой стоит ноль (или много нулей, что одно и тоже). Если же после запятой есть некоторые числа, то данное число относится к вещественным. Целое число очень легко представить в виде дроби: в числитель идет само число , а в знаменатель - . С десятичной почти так же, только будем умножать обе часть дроби на десять до тех пор, пока не избавимся от запятой в числителе.