双精度类型英文解释翻译、双精度类型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 type double precision

分词翻译：

双的英语翻译：

both; double; even; twin; two; twofold
【化】 dyad
【医】 amb-; ambi-; ambo-; bi-; bis-; di-; diplo-; par

精度的英语翻译：

precision
【计】 precision
【化】 accuracy

类型的英语翻译：

genre; run; stamp; style; type
【计】 type
【医】 Ty.; type
【经】 type

专业解析

在计算机科学领域，"双精度类型"（Double Precision）是一种高精度的浮点数数据类型，其英文对应术语为"double"。该类型通过64位（8字节）存储空间实现更广的数值范围和更高的计算精度，常用于科学计算、金融建模等对精度要求严苛的场景。

核心特性

存储结构（IEEE 754标准）
双精度浮点数采用IEEE 754标准定义的64位二进制格式：
- 1位符号位：表示正负（0为正，1为负）
- 11位指数位：指数偏移量为1023（$exponent{actual} = exponent{stored} - 1023$）
- 52位尾数位：隐含最高位1，实际精度约15-17位十进制有效数字
  数值计算公式为：
  
  $$ (-1)^{sign} times (1 + mantissa) times 2^{(exponent - 1023)} $$
数值范围与精度
- 范围：约 ±5.0 × 10⁻³⁸⁴ 至 ±1.8 × 10³⁰⁸
- 最小正值：约 4.9 × 10⁻³²⁴
- 十进制精度：可靠精度达15-17位，显著优于单精度浮点数（6-9位）。
编程语言中的实现
在主流编程语言中，双精度类型通常以关键字 double 声明：
- C/C++/Java: double var = 3.141592653589793;
- Python: 默认浮点类型即为双精度（如 x = 2.71828）
- MATLAB: 默认数值类型为双精度浮点数。

应用场景

科学计算：天体物理模拟、量子力学方程求解
金融工程：衍生品定价、风险模型计算
图形处理：高精度几何变换（如CAD软件）
机器学习：梯度下降等算法的数值稳定性保障

与单精度（Single Precision）对比

特性	单精度（float）	双精度（double）
存储空间	32位（4字节）	64位（8字节）
指数位宽	8位	11位
尾数位宽	23位	52位
十进制有效数字	6-9位	15-17位
指数偏移量	127	1023

权威参考来源

IEEE 754标准文档
IEEE计算机协会发布的浮点数标准规范，定义双精度的二进制格式与运算规则。

→ IEEE Std 754-2019
ISO/IEC 10967规范
国际标准中关于浮点数算术的独立于语言的描述（如ISO/IEC 10967-3）。

→ ISO/IEC 10967-3:2006
编程语言官方文档
- Java: Oracle官方对double类型的说明
  → Java Primitive Data Types
- C++: C++标准中双精度的实现要求
  → ISO C++ Standard
数值计算教材
《Numerical Recipes》等经典著作详细分析双精度在算法中的误差控制。

→ Press, W.H., et al. (2007). Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. Cambridge University Press.

网络扩展解释

双精度类型（Double Precision）是计算机编程和数值计算中用于表示浮点数的数据类型，具有更高的精度和更大的数值范围。以下是详细解释：

一、基本定义

双精度类型全称双精度浮点数，遵循IEEE 754标准，占用64位（8字节）存储空间。相比单精度浮点数（32位），它能表示更精确的小数和更大的数值范围。

二、存储结构（IEEE 754标准）

符号位（1位）：表示正负（0正，1负）。
指数位（11位）：存储指数偏移值（范围：-1022到+1023）。
尾数位（52位）：存储有效数字的小数部分。

数值计算公式为： $$ (-1)^{text{符号位}} times (1 + text{尾数}) times 2^{text{指数} - 1023} $$

三、特点

数值范围：约 ±2.23×10⁻³⁰⁸ 到 ±1.80×10³⁰⁸。
精度：约15-17位有效数字。
内存占用：是单精度的两倍，但精度更高，适合科学计算、金融等场景。

四、应用场景

科学计算：如物理模拟、工程计算。
金融领域：高精度货币计算。
图形处理：3D渲染中的坐标计算。

五、注意事项

精度损失：超出有效位数时可能产生舍入误差。
性能影响：占用更多内存，某些硬件上计算速度略慢于单精度。

如需具体编程语言中的实现（如C++的double、Python的float），可进一步说明。