Представление чисел с плавающей точкой

Эта статья находится в разработке!

Плавающая точка

Определение:

Плавающая точка (floating point) - метод представления действительных чисел, при котором число хранится в виде мантиссы и показателя степени.

Такой метод является компромиссом между точностью и диапазоном представляемых значений. Представление чисел с плавающей точкой рассмотрим на примере чисел двойной точности (double precision). Такие числа занимают в памяти два машинных слова (8 байт на 32-битных системах). Наиболее распространенное представление описано в стандарте IEEE 754.

Числа двойной точности

Число с плавающей точкой хранится в нормализованной форме и состоит из трех частей (в скобках указано количество бит, отводимых на каждую секцию в формате double):

1. знак
2. экспонента (показатель степени)
3. мантисса

В качестве базы (основания степени) используется число 2.

Знак
	Экспонента (11 бит)											Мантисса (52+1 бит)
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1,	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	62				52								51																																																0

Утверждение:

Итоговое значение числа вычисляется по формуле: [math] x = (-1)^{sign} \times (1.mant) \times 2^{exp} [/math]

Нормальная и нормализованная формы

Определение:

Нормальной называется форма представления числа, при которой абсолютное значение мантиссы десятичного числа находится на полуинтервале [math] [0,1) [/math].

Недостатком такой записи является тот факт, что числа нельзя записать однозначно: [math] 0.001 = 0.01 \times 10^0 [/math].

Определение:

Нормализованной называется форма представления числа, при которой абсолютное значение мантиссы десятичного числа лежит на полуинтервале [math] [1, 10) [/math], а двоичного на полуинтервале [math] [1, 2) [/math].

Свойства чисел с плавающей точкой

1. В нормализованном виде любое отличное от нуля число представимо в единственном виде. Недостатком такой записи является тот факт, что невозможно представить число 0.
2. Так как старший бит двоичного числа, записанного в нормализованной форме, всегда равен 1, его можно опустить. Это используется в стандарте IEEE 754.
3. В отличие от целочисленных стандартов (например, integer), имеющих равномерное распределение на всем множестве значений, числа с плавающей точкой (double, например) имеют квазиравномерное распределение.
4. В следствие свойства 3, числа с плавающей точкой имеют постоянную относительную погрешность (в отличие от целочисленных, которые имеют постоянную абсолютную погрешность).
5. Очевидно, не все действительные числа возможно представить в виде числа с плавающей точкой.
6. Точно в таком формате представимы только числа, являющиеся суммой некоторых обратных степеней двойки (не ниже -53). Остальные числа попадают в некоторый диапазон и округляются до ближайшей его границы. Таким образом, абсолютная погрешность составляет половину величины младшего бита.
7. В формате double представимы числа в диапазоне [math] [1.7 \times 10^{-308}, 1.7 \times 10^{308}] [/math].

Особые значение чисел с плавающей точкой

Ноль (со знаком)

В нормализованной форме невозможно представить ноль. Для его представления в стандарте зарезервированы специальные значения мантиссы и экспоненты.

Знак
	Порядок					Мантисса
0/1	0	0	0	0	0	1,	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	= [math]\pm0[/math]
	14		10				9					0

Согласно стандарту выполняются следующие свойства:

• [math] +0 = -0 [/math]
• [math]\frac{-0}{ \left| x \right| } = -0\,\![/math] (если [math]x\ne0[/math])
• [math](-0) \cdot (-0) = +0\,\![/math]
• [math]\left| x \right| \cdot (-0) = -0\,\![/math]
• [math]x + (\pm 0) = x\,\![/math]
• [math](-0) + (-0) = -0\,\![/math]
• [math](+0) + (+0) = +0\,\![/math]
• [math]\frac{-0}{-\infty} = +0\,\![/math]
• [math]\frac{\left|x\right|}{-0} = -\infty\,\![/math] (если [math]x\ne0[/math])

Машинная эпсилон

Определение:

Машинная эпсилон - наименьшее положительное число [math] \varepsilon_m [/math], такое что, [math] 1 \oplus \varepsilon_m = 1 [/math], где [math] \oplus [/math] - машинное сложение.

Утверждение:

Таким образом, компьютер не различает числа [math] x [/math] и [math] y [/math], если [math] 1 \lt \frac{x}{y} \lt 1 + \varepsilon_m [/math].

Утверждение:

Из свойств чисел двойной точности следует, что для них [math] \varepsilon_m = 2^{-54}[/math].

Погрешность предиката "левый поворот"

TODO: Вывести

Ссылки

en.wikipedia.org Floating point
en.wikipedia.org Double precision floating point format
Goldberg, D. 1991 What every computer scientist should know about floating-point arithmetic
ieee.org IEEE 754
neerc.ifmo.ru/mediawiki Предикат "левый поворот"