雙精度類型英文解釋翻譯、雙精度類型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 type double precision

分詞翻譯：

雙的英語翻譯：

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

精度的英語翻譯：

precision
【計】 precision
【化】 accuracy

類型的英語翻譯：

genre; run; stamp; style; type
【計】 type
【醫】 Ty.; type
【經】 type

專業解析

在計算機科學領域，"雙精度類型"（Double Precision）是一種高精度的浮點數數據類型，其英文對應術語為"double"。該類型通過64位（8字節）存儲空間實現更廣的數值範圍和更高的計算精度，常用于科學計算、金融建模等對精度要求嚴苛的場景。

核心特性

存儲結構（IEEE 754标準）
雙精度浮點數采用IEEE 754标準定義的64位二進制格式：
- 1位符號位：表示正負（0為正，1為負）
- 11位指數位：指數偏移量為1023（$exponent{actual} = exponent{stored} - 1023$）
- 52位尾數位：隱含最高位1，實際精度約15-17位十進制有效數字
  數值計算公式為：
  
  $$ (-1)^{sign} times (1 + mantissa) times 2^{(exponent - 1023)} $$
數值範圍與精度
- 範圍：約 ±5.0 × 10⁻³⁸⁴ 至 ±1.8 × 10³⁰⁸
- 最小正值：約 4.9 × 10⁻³²⁴
- 十進制精度：可靠精度達15-17位，顯著優于單精度浮點數（6-9位）。
編程語言中的實現
在主流編程語言中，雙精度類型通常以關鍵字 double 聲明：
- C/C++/Java: double var = 3.141592653589793;
- Python: 默認浮點類型即為雙精度（如 x = 2.71828）
- MATLAB: 默認數值類型為雙精度浮點數。

應用場景

科學計算：天體物理模拟、量子力學方程求解
金融工程：衍生品定價、風險模型計算
圖形處理：高精度幾何變換（如CAD軟件）
機器學習：梯度下降等算法的數值穩定性保障

與單精度（Single Precision）對比

特性	單精度（float）	雙精度（double）
存儲空間	32位（4字節）	64位（8字節）
指數位寬	8位	11位
尾數位寬	23位	52位
十進制有效數字	6-9位	15-17位
指數偏移量	127	1023

權威參考來源

IEEE 754标準文檔
IEEE計算機協會發布的浮點數标準規範，定義雙精度的二進制格式與運算規則。

→ IEEE Std 754-2019
ISO/IEC 10967規範
國際标準中關于浮點數算術的獨立于語言的描述（如ISO/IEC 10967-3）。

→ ISO/IEC 10967-3:2006
編程語言官方文檔
- Java: Oracle官方對double類型的說明
  → Java Primitive Data Types
- C++: C++标準中雙精度的實現要求
  → ISO C++ Standard
數值計算教材
《Numerical Recipes》等經典著作詳細分析雙精度在算法中的誤差控制。

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

網絡擴展解釋

雙精度類型（Double Precision）是計算機編程和數值計算中用于表示浮點數的數據類型，具有更高的精度和更大的數值範圍。以下是詳細解釋：

一、基本定義

雙精度類型全稱雙精度浮點數，遵循IEEE 754标準，占用64位（8字節）存儲空間。相比單精度浮點數（32位），它能表示更精确的小數和更大的數值範圍。

二、存儲結構（IEEE 754标準）

符號位（1位）：表示正負（0正，1負）。
指數位（11位）：存儲指數偏移值（範圍：-1022到+1023）。
尾數位（52位）：存儲有效數字的小數部分。

數值計算公式為： $$ (-1)^{text{符號位}} times (1 + text{尾數}) times 2^{text{指數} - 1023} $$

三、特點

數值範圍：約 ±2.23×10⁻³⁰⁸ 到 ±1.80×10³⁰⁸。
精度：約15-17位有效數字。
内存占用：是單精度的兩倍，但精度更高，適合科學計算、金融等場景。

四、應用場景

科學計算：如物理模拟、工程計算。
金融領域：高精度貨币計算。
圖形處理：3D渲染中的坐标計算。

五、注意事項

精度損失：超出有效位數時可能産生舍入誤差。
性能影響：占用更多内存，某些硬件上計算速度略慢于單精度。

如需具體編程語言中的實現（如C++的double、Python的float），可進一步說明。