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{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #008080" align= center| '''<big>浮点运算</big> ''' |- | [[File:D1160924ab18972b176b28c5e6cd7b899e510a6f.jpg|缩略图|居中|[https://bkimg.cdn.bcebos.com/pic/d1160924ab18972b176b28c5e6cd7b899e510a6f?x-bce-process=image/resize,m_lfit,w_268,limit_1/format,f_jpg 原图链接][https://baike.baidu.com/item/%E6%B5%AE%E7%82%B9%E8%BF%90%E7%AE%97 来自搜狗的图片]]] |- | style="background: #008080" align= center| |- | align= light| |} '''浮点运算'''就是实数运算,因为计算机只能存储整数,所以实数都是约数,这样浮点运算是很慢的而且会有误差。大多数机器都是32位的,也就是说32位都用来表示整数的话,那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1,对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。 =='''简介'''== 当我们用不同的电脑计算圆周率时,会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进行枪战游戏的时候,当一粒子弹击中墙壁时,墙上剥落下一块墙皮,同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作;而在另外一台电脑上就会非常生动形象,甚至与我们在现实中看到的所差无几。这都是浮点运算能力的差异导致的。如果是实数的话,就不是这样了,机器有两种办法表示实数,一种是定点,就是小数点位置是固定的,一种是浮点,就是小数点位置不固定,计算方法也比较麻烦,通常会比整数运算代价大很多。FPU->Floating Point Unit,浮点运算部件。BCD->Binary Coded Decimal 压缩的二进制数,是用4个位来表示数字0~9,一个byte表示两个十进制数,比如正常二进制数1001111表示79,而BCD中用 0111 1001 来表示79。 科学计数法:a×10的n次幂的形式。将一个数字表示成 (a×10的n次幂的形式),其中1≤|a|<10,n表示整数,这种记数方法叫科学记数法。 =='''评价'''== 计算机里整数和小数形式就是按普通格式进行存储,例如1024、3.1415926等等,这个没什么[[特点]],但是这样的数精度不高,表达也不够全面,为了能够有一种数的通用表示法,就发明了浮点数。浮点数的表示形式有点像科学计数法(*.*****×10^***),它的表示形式是0.*****×10^***,在计算机中的形式为 .***** e ±***),其中前面的星号代表定点小数,也就是整数部分为0的纯小数,后面的指数部分是定点整数。利用这样的形式就能表示出任意一个整数和小数,例如1024就能表示成0.1024×10^4,也就是 .1024e+004,3.1415926就能表示成0.31415926×10^1,也就是 .31415926e+001,这就是浮点数。浮点数进行的运算就是浮点运算。浮点运算比常规运算更复杂,因此计算机进行浮点运算速度要比进行常规运算慢得多。 <ref>[https://baike.baidu.com/reference/757860/1067RJdLe8f5fhzJhp-xGRdyBd178vQgibEDvxIl7PLuvxs6eK4br_Zc6O3Tl79B7utlaR99EClz8PQ-hqS0LK5QhA--zoPqjIji 浮点运算]搜狗</ref> =='''参考文献'''== [[Category:312 電腦科學]]
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