
【计】 floating-point binary constant
浮点二进制常数(Floating-point Binary Constant)指在计算机科学中,采用二进制浮点数格式表示的固定不变数值。其核心是通过二进制科学计数法(尾数 × 2^指数)近似表示实数,由符号位、尾数(Mantissa/Significand)和指数(Exponent)三部分构成。以下从汉英词典角度解析该术语:
浮点(Floating-point)
1.1011₂ × 21₂
)。二进制(Binary)
5.75
= 二进制 101.11₂
。常数(Constant)
float x = 0x1.8p1;
)。浮点二进制格式遵循IEEE 754 标准,以32位单精度为例:
1位符号(S) | 8位指数(E) | 23位尾数(M)
$$ (-1)^S times (1 + M) times 2^{E-127} $$
其中尾数隐含前导1(规范化数)。
参考来源:
- IEEE 754-2019 标准文档(IEEE Xplore)
- 维基百科"浮点数"词条(Wikipedia)
float a = 0x1.4p2;
// 十六进制浮点常数(1.4₁₆ × 2² = 5.0
)
float.fromhex('0x1.8p1')# 输出 3.0(1.8₁₆ × 2¹ = 3.0)
参考来源:
- C11 标准 §6.4.4.2(ISO/IEC 9899:2018)
- Python 文档
float.fromhex
(Python Docs)
类型 | 表示范围 | 精度控制 | 适用场景 |
---|---|---|---|
浮点二进制常数 | 极大或极小实数 | 指数动态调整 | 科学计算、图形处理 |
定点二进制常数 | 固定小数点位 | 小数点位置固定 | 金融、嵌入式系统 |
参考来源:
- 《计算机组成与设计》David A. Patterson(Elsevier)
参考来源:
- NVIDIA 白皮书《Mixed-Precision Training》(NVIDIA Developer)
“浮点二进制常数”是计算机科学和编程中的一个术语,指用二进制(基数为2)表示的浮点数常量。以下是详细解释:
浮点二进制常数的典型形式为:
符号位 尾数部分 × 2^指数部分
例如:(1.011_2 times 2^{101_2})(对应十进制的 (1.375 times 2 = 44))。
不同语言可能有不同语法:
0b1.011p5
(0b
表示二进制,p
后接十进制指数)。0b1010
(十进制10),无小数部分。0b1.01
(十进制1.25)。若需在代码中使用,建议参考对应编程语言的官方规范或使用转换函数(如Python的struct.pack
)。
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