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  • 十进制浮点数转二进制浮点数计算规则 (1)单精度二进制浮点数存储格式如下图: 那么一个单精度十进制浮点数转二进制浮点数的规则是如何的呢?假设这里有一个小数为3.625,那么该小数对应的整数部分就是11,...

    十进制浮点数转二进制浮点数计算规则

       (1)单精度二进制浮点数存储格式如下图:

           那么一个单精度十进制浮点数转二进制浮点数的规则是如何的呢?假设这里有一个小数为3.625,那么该小数对应的整数部分就是11,小数部分就是101,那么该数表示成二进制就是11.101,由于我们需要表示成浮点二进制数,那么小数点要向左移动一位,那么变为1.1101,那么对应的浮点二进制整数部分就是127+1=128=0x80,小数部分为1101,由于该数是整数,所以符号位为0,将上述数字如图对号入座,其余空余的地方补1,可得转换后的数据是:0100 0000 0110 1000 0000 0000 0000 0000,对应的十六进制表示就是0x40680000,即3.625的单精度浮点二进制数表示就是0x40680000。

      (2)双精度二进制浮点数存储格式如下图:

          那么一个双精度浮点数的转换规则是怎样的呢?其实和单精度浮点数的转换机制类似,由(1)3.625对应的二进制数为11.101,小数点左移一位后为1.1101,整数部分就为1023+1=1024=0x800,小数部分为1101,符号位为0,按如图格式对号入座,其余部分补0,得到转换后的的数为0100 0000 0000 1101 000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000=0x400D000000000000,即3.625的双精度浮点二进制数表示就是0x400D000000000000。

       (3)便捷计算软件

          网上可以找到浮点数转换的便捷计算软件,非常方便,如下图这个软件:

           下载链接为:http://www.greenxf.com/soft/210343.html 

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  • 本代码实现了十进制浮点数与IEEE745标准的32位二进制浮点数的互相转换,二进制浮点数有十六进制和二进制两者表示形式,
  • 二进制浮点数向十进制浮点数的转换IEEE给出了一套浮点数值的标准,即IEEE 754。该标准给出了单精度(32位)和双精度(64位)浮点数值的表示方法以及如何对其进行操作。本文简单的给出了从二进制的浮点数到十进制浮点数的...

     

    二进制浮点数向十进制浮点数的转换

    IEEE给出了一套浮点数值的标准,即IEEE 754。该标准给出了单精度(32)和双精度(64)浮点数值的表示方法以及如何对其进行操作。本文简单的给出了从二进制的浮点数到十进制浮点数的转换算法。

    根据IEEE 754,浮点数的二进制存储格式被分为三个部分:符号位,指数位和数据位。单精度和双精度浮点数的区别除了总位数长度的区别之外就是基于该长度对其三个部分(符号位,指数位和数据位)的划分。

    l       单精度

    单精度浮点数由32位组成,从左到右,第一位是符号位,后续的8位是指数位,最后23位是数据位,如下:

    S EEEEEEEE  FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF

    1     8                  23                

    对应表示的数值V可以解释为:

    if (E =255 and F != 0) then V = NaN(“Not a Number”);

    if (E =255 and F =0 and S = 1) then V = -Infinity;

    if (E =255 and F =0 and S = 0) then V = Infinity;

    if (255>E>0 ) then V = (-1)**S*2**(E-127)*(1.F)

    if (E = 0 and F != 0) then V = (-1)**S*2**(-126)*(0.F)

    if (E = 0 and F = 0 and S = 1) V = -0;

    if(E = 0 and F = 0 and S = 0) V = 0;

    例如:

      0 00000000 00000000000000000000000 = 0

      1 00000000 00000000000000000000000 = -0

     

      0 11111111 00000000000000000000000 = Infinity

      1 11111111 00000000000000000000000 = -Infinity

     

      0 11111111 00000100000000000000000 = NaN

      1 11111111 00100010001001010101010 = NaN

     

      0 10000000 00000000000000000000000 = +1 * 2**(128-127) * 1.0 = 2

      0 10000001 10100000000000000000000 = +1 * 2**(129-127) * 1.101 = 6.5

      1 10000001 10100000000000000000000 = -1 * 2**(129-127) * 1.101 = -6.5

     

      0 00000001 00000000000000000000000 = +1 * 2**(1-127) * 1.0 = 2**(-126)

      0 00000000 10000000000000000000000 = +1 * 2**(-126) * 0.1 = 2**(-127)

      0 00000000 00000000000000000000001 = +1 * 2**(-126) *

                                           0.00000000000000000000001 =

                                           2**(-149)  (Smallest positive value)

    l       双精度

    双精度的浮点数长度是64位,其中一位是符号位,11位是指数位,以及52位的分数位。格式如下:

    S EEEEEEEEEEE  FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF

    1       11                                52                                     

    双精度浮点数对应的十进制数V可以根据下面的算法计算。

    If (E=2047 and F !=0) then V=NaN ("Not a number")

    If (E=2047 and F =0 and S = 1) then V=-Infinity

    If (E=2047 and F = 0 and S = 0) then V=Infinity

    If (0<E<2047) then V=(-1)**S * 2 ** (E-1023) * (1.F)

    If(E=0 and F != 0) then V=(-1)**S * 2 ** (-1022) * (0.F)

    If (E=0 and F = 0 and S = 1) then V=-0

    If (E=0 and F =0 and S = 0) then V=0

     

    注:在算法中的SEF分别表示相应格式中的如下数据

    S = S的数值

    E = EEE….E表示的整数

    F = (F/2)+(F/4)+(F/8)+…..表示的小数

    例如

           1 10101010 11110100000000000000000

           S = 1;

           E = 128+32+8+2 = 170

           F = 1/2 + 1/4 + 1/8 + 1/16 + 1/64

    l       引用

    1.         ANSI/IEEE Standard 754-1985, Standard for Binary Floating Point Arithmetic

     

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  • 进制浮点数表示方法

    千次阅读 2010-02-20 23:39:00
    使用十进制浮点数,可以避免二进制浮点数与我们习惯的十进制数之间的表示误差.这个金融领域是非常重要的.但是计算机基本都只能对二进制浮点数进行计算,也就是IEEE754格式表示的浮点数.很多程序都会自己模拟十进制...

    使用十进制浮点数,可以避免二进制浮点数与我们习惯的十进制数之间的表示误差.这个在金融领域是非常重要的.但是计算机基本都只能对二进制浮点数进行计算,也就是IEEE754格式表示的浮点数.很多程序都会自己模拟十进制浮点数的计算.为了统一,IEEE754做了扩展,包括了十进制的浮点数.

    IEEE 754-2008里面规定了十进制浮点数的一些规范.不过里面没有说具体的二进制表示方法.只是规定了32位,64位,128位的十进制浮点数的表示范围和有效位数. 因为具体一个浮点数的二进制里面每个位表示啥,都是每个机器自己决定的.不需要跟外界一致.只是在传输的时候要保证数据的精度和范围一致就行了.下表来自wikipedia,列出了每种浮点数的有效位数,指数的范围.

     

     

    Name  Common name  Base  Digits  E min  E max 
    binary16  Half precision  2 10+1  -14 15
    binary32  Single precision  2 23+1  -126 127
    binary64  Double precision  2 52+1  -1022 1023
    binary128  Quadruple precision  2 112+1  -16382 16383
    decimal32    10 7 -95 96
    decimal64    10 16 -383 384
    decimal128    10 34 -6143

    6144 

     


    实际的系统中,十进制浮点数有两种表示方法,分别是Densely Packed Decimal(密集十进制数)和Binary Integer Decimal(二进制整数表示的十进制数).

    DPD表示方便转换成十进制的浮点数字符串,但是需要专门的计算单元来做计算,软件模拟比较麻烦.

    而BID表示更直观,转换到二进制会比较容易.很方便用二进制的整数运算单元来计算.

     

    所以Power6上有了硬件的十进制浮点计算单元,就用DPD表示.而在x86 x64 cpu上没有十进制计算单元, 各种软件实现的十进制浮点库默认大都用BID方式表示.比如Intel就实现了一个开源的c 语言的十进制浮点数库。http://software.intel.com/en-us/articles/intel-decimal-floating-point-math-library/

     

    十进制浮点的意义,在于更符合人们的习惯,比如下面的例子

    #include<stdio.h>
    int main()
    {
        double a = 7.0;
        double b = 0.00007;
        printf("%d/n",a==b*100000);
    }
    正确的输出应该是1,但是实际的输出结果是0,在做相等比较的时候,还不得不考虑一下这个误差了。而某些时候误差会在计算过程中累计,变成比较明显的错误了。

    如果用intel的十进制浮点库赖做这个计算,结果就会不同了。intel这个库明显还在试验阶段,用起来比较麻烦。

    int main()
    {
        Decimal64 a, b, c;
        _IDEC_round my_rnd_mode = _IDEC_dflround;
        _IDEC_flags my_fpsf = _IDEC_allflagsclear;
        a = bid64_from_int32(7);
        b = bid64_from_string("0.00007",my_rnd_mode, &my_fpsf);
        c = bid64_mul(b,bid64_from_int32(100000),my_rnd_mode,&my_fpsf);
        printf("%d/n",bid64_quiet_equal(a,c,&my_fpsf));
        return 0;
    }

    使用和double位数相同的Decimal64,结果就是1了。这里显然不是精度的问题,而是十进制浮点数能丝毫不变的表示十进制的小数。

    我们可以看到这里使用的是BID的表示方法。函数名前面都带个bid前缀。

    接下来,我们来具体看看BID的表示方法,我们可以把刚才程序中的a和c按照十六进制输出

        printf("%llx/n%llx/n",a,c);

    结果是

    31c0000000000007
    31200000000aae60

    可见,两个相等的十进制浮点数的BID表示不一定是相同的。也就是说,一个数有多种表示方法。

    a的表示里,最低位的16进制数就是7,而c的表示里,最低的5位15进制数aae60,其实就是十进制的700000。看来这后面的就是有效数字部分了。查一下BID的表示方法,还是比较复杂的,有6种情况。最高位是符号位,这里当然是0.符号位后面的两位是00,01,或10时,64位BID每个位的意义是这样的,s后面的2位和之后的8位是指数部分,之后53位T和t都是有效数字部分

    s 00eeeeeeee TTTtttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
    s 01eeeeeeee TTTtttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
    s 10eeeeeeee TTTtttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
    而如果符号位后面的两位是11,那么每一位的意义是
    s 11 00eeeeeeee (100)Ttttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
    s 11 01eeeeeeee (100)Ttttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
    s 11 10eeeeeeee (100)Ttttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
    这时,有效数字前面就加了隐含的100.
    这个BID表示的数的值就是 (-1)^S *T*10^(E-398) ,其中T 是实际的有效数字(就是说如果有隐含的100需要加上后计算),E是指数,T,E都是2进制表示的
    还是回到我们的例子
    a的二进制数
    0 0110001110 00000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000111
    指数部分就是0110001110,也就是398,所以a就是 7*10^(398-398) ,也就是7

    而c的二进制是
    0 0110001001 00000 00000000 00000000 00000000 00001010 10101110 01100000
    指数部分是 0110001001,也就是393, 所以c的值是 700000*10^(393-398), 还是7.
    这就能看明白为啥同样是7,二进制表示却不同。这也是十进制浮点和二进制浮点一个不同之处,十进制浮点没有规定一定要是哪一种表示。这也给相等比较带来了一点麻烦。

     

    power6 里面内置了十进制浮点计算单元,而power6上面的编译器也就支持了内置的十进制浮点类型。前面已经说了,power上面的十进制浮点才用的是DPD表示方法。还是看个程序吧。下面这个程序在一个使用Power6的P520机器上,操作系统是AIX5.3 ML6, 用xlc 10.2编译。_Decimal64就是64位的十进制浮点。

     

    其中 atodecimal是自己写的一个帮助函数

     

    这个程序用xlc 10.2编译时,跟上参数表示使用硬件十进制浮点。不过这样会导致编译出来的可执行文件在power5以前的cpu上无法运行。

    运行的时候输入参数 ./dfp_hw 1 1.00000091 6000000

    dfp_hw是程序的名字,1就是程序里面的 fund,1.00000091是interest,也就是利息,6000000是count,输出结果:

    value=0x22180000,0x800001b
    double  fund=        1.0000000000 interest=        1.000000910000000020616539586630
    Decimal fund=        1.0000000000 interest=        1.000000910000000000000000000000
    Print final funds
    double  fund=                235.0968403429
    Decimal fund=                235.0968403137

    可以看到用double存储利息,再输出,就不再是1.00000091了,后面有一点误差。而用_Decimal64存储输入结果,再输出,是一点误差都没有。

    然后把interest乘6000000次,也就是1.0000091的6000000次方,输出的结果误差就比较明显了。用windows自带的计算器可以验证,_Decimal64的结果是正确的。

    现在来看看1.00000091的二进制表示。也就是0x22180000,0x800001b,注意这里这个power机器是大端的,所以前面以前是高4字节,后面是低4字节。连起来看,就是0x22180000 0800001b也就是

    00100010 00011000 00000000 00000000 00001000 00000000 00000000 00011011

    DPD表示方法也比较复杂,从高位开始看,第一位还是符号位0,DPD的规定如果符号位后面的两位是00,01,或者10,那么每一位的意义如下

    s 00 mmm (00)eeeeeeee (mmm)[tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt]
    s 01 mmm (01)eeeeeeee (mmm)[tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt]
    s 10 mmm (10)eeeeeeee (mmm)[tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt]
    其中,e是指数,e的表示方法跟前面的BID方式很像。t和m是有效数字,其中,每10位t组成一个declet,表示一个3位的十进制数。m实际的位置是在第4位到第6位,但是它逻辑上的位置是在那些t前面,所以用()表示放到e的后面。

    因为2的10次方是1024,刚好能表示10的3次方。但是表示起来还是需要点技巧的,declet表示三位十进制数的规则比较复杂,这也是这个表示方法叫Densely Packed Decimal(密集十进制数)的原因。下表是编码的方式。b9-b0代表10个二进制数,d2 d1 d0代表3个十进制数。

     

    b9

    b8

    b7

    b6

    b5

    b4

    b3

    b2

    b1

    b0

    d2

    d1

    d0

    编码值

    数位的模式

    a

    b

    c

    d

    e

    f

    0

    g

    h

    i

    0abc

    0def

    0ghi

    (07) (07) (07)

    3位小数字

    a

    b

    c

    d

    e

    f

    1

    0

    0

    i

    0abc

    0def

    100i

    (07) (07) (89)

    两位小数字,一位大数字

    a

    b

    c

    d

    e

    f

    1

    0

    1

    i

    0abc

    100f

    0dei

    (07) (89) (07)

    a

    b

    c

    d

    e

    f

    1

    1

    0

    i

    100c

    0def

    0abi

    (89) (07) (07)

    a

    b

    c

    1

    0

    f

    1

    1

    1

    i

    0abc

    100f

    100i

    (07) (89) (89)

    一位小数字,两位大数字

    a

    b

    c

    0

    1

    f

    1

    1

    1

    i

    100c

    0abf

    100i

    (89) (07) (89)

    a

    b

    c

    0

    0

    f

    1

    1

    1

    i

    100c

    100f

    0abi

    (89) (89) (07)

    x

    x

    c

    1

    1

    f

    1

    1

    1

    i

    100c

    100f

    100i

    (89) (89) (89)

    三位大数字

     

    就我们的例子来看一下,最低的10位是0000011011,看b3b2b1,这里是101,所以就是上表第3行的情况,三位数字就是 (0000)(1001)(0001)也就是091,然后看从低位数的第3个10位二进制数,也就是00100000000,这显然是第一种情况,也就是100,连起来就是100000091,指数部分是390,那么这个十进制的值就是 10^(390-398)*100000091 = 1.00000091.

    通过这个简单的例子,就应该对DPD方式的十进制浮点表示方式有个大概的了解了。这个方式算起来比较麻烦,所以除非有硬件支持,软件模拟的方式都不会使用的,但是DPD转换成十进制浮点的字符串表示就会很方便。

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  • 二进制浮点数的加减法运算

    千次阅读 多人点赞 2019-09-27 11:45:55
    例如二进制浮点数11.011011的规格化表示形式为:2+0010×0.110110112^{+0010}×0.110110112+0010×0.11011011该浮点数计算机存储为: 00100011011011 各个二进制位代表的含义为: 阶符E | 阶码E | 尾符M | ...

    二进制浮点数的规格化表示形式定义为N=2EMN=2^E·M其中MM称为尾数,EE称为阶码

    例如二进制浮点数11.011011的规格化表示形式为:2+0010×0.110110112^{+0010}×0.11011011该浮点数在计算机中存储为:

    00100011011011
    
    各个二进制位代表的含义为:
    阶符E | 阶码E | 尾符M | 尾码M
    00      010    00      11011011
    

    现假设有两浮点数XXYY
    X:2+010×0.11011011X:2^{+010}×0.11011011Y2+100×0.10101100Y:2^{+100}×-0.10101100
    XXYY在计算机中表示为:

        阶符E | 阶码E | 尾符M | 尾码M
    X   00      010    00      11011011
    Y   00      100    11      01010100
    

    要在计算机中实现加减法运算要执行5个步骤:

    1. 对阶

    对阶的目的是为了使两个阶数不同的浮点数变换到为可以直接相加,例如在十进制中1.2×1021.2×10^22.3×1032.3×10^3的尾数是不能直接相加的,必须转换成相同的阶数才可以相加
    1.2×102+ 2.3×1033.3×10?0.12×103+ 2.3  ×1032.42×103\begin{aligned} & \quad 1.2 × 10^2 \\ & \underline{+\ 2.3 × 10^3}\\ & \quad 3.3 × 10^?\\ \end{aligned}\Longrightarrow \begin{aligned} & \quad 0.12 × 10^3 \\ & \underline{+\ 2.3 \ \ × 10^3}\\ & \quad 2.42 × 10^3\\ \end{aligned}

    1.1 取大阶

    保留两个浮点数中阶码较大的那一个浮点数的阶数,较小阶码的浮点数的阶数在之后需要对齐大阶,取大阶的公式为:Emax=max(EX,EY)E_{max} = \max(E_X,E_Y)之所以是取大阶而不是取小阶是因为,浮点数往小阶对其后,小数点会进入尾数之中,与上面举的例子不同,这种浮点数形式是无法在计算机中存储的。

    取大阶举例,对XXYY取大阶:
    Emax=max(EX,EY)=EYE_{max} = \max(E_X,E_Y)=E_Y

    1.2 求阶差

    求出阶差后可以根据阶差对阶码小的浮点数的尾数进行调整,求阶差公式:ΔE=EXEY\Delta E = |E_{X}-E_{Y}|_{补}

    求阶差举例,对XXYY求阶差:
    ΔE=EXEY=EXEY=EX+(EY)=00010+11100=11110=2\begin{aligned} \Delta E=& |E_{X}-E_{Y}|_{补}\\ =& |E_{X补}-E_{Y补}|\\ =& |E_{X补}+(-E_{Y})_{补}|\\ =& |00010 + 11100|\\ =& |11110|=2 \end{aligned}

    1.3 对阶

    1.2求阶差ΔE0\Delta E \neq 0,则执行对阶操作,将阶码值较小的浮点数尾数右移ΔE\Delta E位,使得两个浮点数的阶码值相等。

    由于进行了右移,对阶操作往往会损失阶码值较小的浮点数的一部分精度从而产生计算误差,若要减小计算误差,则要将右移过程中损失的尾数值保留下了以供后面3.2.2左规格化和4.2舍入步骤使用,这里不细说。

    对阶举例,对XXYY对阶:
    已知XXYY的大阶阶码Emax=EYE_{max}=E_Y,阶差ΔE=2\Delta E=2。即EXE_X位向EYE_Y对齐,且MXM_X右移ΔE\Delta E位:
    000100011011011001000000110110\underline{00010}00\underline{11011011}\Longrightarrow\underline{00100}00\underline{00110110}对阶后的XXYY:

        阶符E | 阶码E | 尾符M | 尾码M
    X   00      100    00      00110110
    Y   00      100    11      01010100
    

    对阶前的XXYY:

        阶符E | 阶码E | 尾符M | 尾码M
    X   00      010    00      11011011
    Y   00      100    11      01010100
    

    2. 尾数运算

    2.1 尾数运算

    对阶操作完成之后浮点数的尾数就可以进行运算了,公式可以表示为:M=[(MX)±(MY)]M=[(M_X)\pm(M_Y)]_补

    尾数运算举例,对XXYY的尾数进行运算:
    M=[(MX)+(MY)]=(MX)+(MY)M=[(M_X)+(M_Y)]_补=(M_X)_补+(M_Y)_补
    001000000110110+ 001001101010100001001110001010\begin{aligned} & \quad 00100\underline{0000110110} \\ & \underline{+\ 00100\underline{1101010100}}\\ & \quad 00100\underline{1110001010}\\ \end{aligned}

    3. 规格化

    3.1 判断尾数溢出

    双符号位的判断溢出方法:二进制数的符号一定为00(正)或11(负),运算后若符号位变为01则是正溢出,变为10则是负溢出,二进制数相加结果符号位溢出判断如下表所示:

    正数 负数 正溢 负溢
    00 11 01 10

    可以简记为,符号位异或的结果为0则溢出,为1则不溢出。

    3.2 左右规格化
    3.2.1 右规格化

    若尾数加减后的结果MM溢出则执行右规格化操作,即尾数右移一位且阶码加1,表示为M1,E+1M\gg 1,E+1

    3.2.2 左规格化

    若尾数加减后的结果MM不溢出则执行左规格化操作,即尾数左移K位且阶码减K,表示为MK,EKM\ll K,E-K其中KK表示将尾数数值最高位变为与尾数符号位不同值需要执行左移的次数。注意此处的左移要包括1.3对阶时被移出低位的尾数值。

    左规格化的目的是为了提高尾数的精度,例如,M=001001110001010M=001001110001010转为真值表示为24×0.011101102^4×-0.01110110,由于在计算机中尾数的存储位数有限,这种表示方法就会造成精度的下降,改为23×0.111011002^3×-0.11101100就可以多存一个位的数据

    尾数运算举例,对MM的尾数进行左规格化:
    尾数左移1位(括号中为对阶时被移出低位的尾数值):1110001010(11)1100010101(1)1\underline{11}0001010(11)\Longrightarrow 1\underline{10}0010101(1)阶码减1:0010000001=0001100100-00001=00011

    4. 舍入

    4.1 判断阶码溢出

    如果在上一步执行的是右规格化,则要判断阶码是否上溢,若执行的是左规格化,则要判断阶码是否下溢。

    判断方法与3.1一致,符号位异或的结果为0则溢出,为1则不溢出。右规格化若上溢则置上溢标志并且报运算结果溢出错误,左规格化若下溢则置机器零到5.4输出结果

    4.2 舍入

    若左右规格化的步骤执行后结果不溢出,则进行舍入处理。

    在执行3.2.1右规格化和1.3对阶时,尾数低位上的数值会被移除掉使得浮点数精度下降。舍入就是用来弥补被移除掉的精度,当移除掉的低位数值最高位为1时,在规格化后的尾数末尾加1,若加1后使得尾数溢出,则需再执行一次右规格化。

    舍入举例,对规格化后的MM的尾数进行舍入:
    在1.3对阶时被移除掉的两个低位数是11,则移除掉的低位数值最高位为1,应在规格化后的尾数末尾加1,得到:M=M+1=1100010101+000000001=1100010110M=M+1=1100010101+000000001=1100010110

    5. 判溢出

    5.1 判断尾数溢出

    执行完舍入之后,要判断舍入之后的尾数是否溢出,判断方法与3.1一致,符号位异或的结果为0则溢出,为1则不溢出。若不溢出则输出结果。

    若溢出则需要在执行一次右规格化,然后判断是否上溢,若上溢则置上溢标志并且报运算结果溢出错误,若不上溢则输出运算结果

    5.4 输出结果

    最终结果可以用X±YX\pm Y来表示,其值就是EM的真值X±Y=E×MX\pm Y=E_真×M_真

    结果举例,对规格化后的MM的尾数进行舍入:
    M=1100010110X+Y=E×M=2011×0.11101010M=1100010110\Longrightarrow X+Y=E_真×M_真=2^{011}×-0.11101010

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