有几个关于浮点表示法的问题被提交给了SO。例如,十进制数0.1没有精确的二进制表示,因此使用==操作符将其与另一个浮点数进行比较是危险的。我理解浮点表示法背后的原理。

我不明白的是,为什么从数学的角度来看,小数点右边的数字比左边的数字更“特殊”?

例如,数字61.0具有精确的二进制表示,因为任何数字的整数部分总是精确的。但6.10这个数字并不准确。我所做的只是把小数点移了一位突然间我就从精确乌托邦变成了不精确镇。从数学上讲,这两个数字之间不应该有本质差别——它们只是数字。

相比之下,如果我把小数点向另一个方向移动一位,得到数字610,我仍然在Exactopia。我可以继续往这个方向(6100,610000000,610000000000000)它们仍然是完全,完全,完全的。但是一旦小数点越过某个阈值,这些数字就不再精确了。

这是怎么呢

编辑:为了澄清,我不想讨论诸如IEEE之类的行业标准表示,而是坚持我所相信的数学上的“纯粹”方式。以10为基数,位置值为:

... 1000  100   10    1   1/10  1/100 ...

在二进制中,它们将是:

... 8    4    2    1    1/2  1/4  1/8 ...

这些数字也没有任意的限制。位置向左和向右无限增加。


当前回答

例如,数字61.0具有精确的二进制表示,因为任何数字的整数部分总是精确的。但6.10这个数字并不准确。我所做的只是把小数点移了一位突然间我就从精确乌托邦变成了不精确镇。从数学上讲,这两个数字之间不应该有本质差别——它们只是数字。

让我们暂时撇开以10为底和以2为底的细节。我们问一下,在以b为底的情况下,哪些数字有终止表示,哪些数字没有?稍微思考一下,我们就知道一个数字x有一个终止的b表示,当且仅当存在一个整数n,使得x b^n是一个整数。

例如,x = 11/500有一个终止10表示,因为我们可以选择n = 3,然后x b^n = 22,一个整数。但是x = 1/3不是,因为不管n取多少都不能消掉3。

第二个例子促使我们思考因子,我们可以看到,对于任何有理数x = p/q(假设是最小值),我们可以通过比较b和q的质因数分解来回答这个问题。如果q有任何不在b的质因数分解中的质因数,我们将永远无法找到一个合适的n来摆脱这些因数。

因此,对于以10为底的任何p/q,其中q有除2或5之外的素数因子,将没有终止表示。

现在回到以10和2为底,我们看到任何以10为底的有理数都是p/q的形式当q的质因数分解中只有2s和5s时;当q的质因数分解中只有2时,同样的数会有一个终止的2表示。

但其中一个案例是另一个案例的子集!每当

Q的质因数分解只有2

这显然也是正确的

Q的质因数分解只有2和5

换句话说,只要p/q有终止的2表示,p/q就有终止的10表示。然而反过来就不成立了——只要q的质因数分解中有一个5,它就会有一个终止的10表示,而不是终止的2表示。这是其他答案提到的0.1的例子。

这就是问题的答案了因为2的质因数是10的质因数的子集,所以所有以2结尾的数都是以10结尾的数,反之则不然。不是61比6.1,而是10比2。

最后提醒一下,如果有些人使用17进制,而我们的计算机使用5进制,你的直觉永远不会被这引入歧途——在这两种情况下都不会有(非零,非整数)数字终止!

其他回答

这和你不能精确地以10为基数表示1/3的原因是一样的,你需要说0.33333(3)。在二进制中,这是相同类型的问题,只是发生在不同的数字集上。

如果你用浮点数做一个足够大的数(它可以做指数),那么小数点前也会不精确。所以我不认为你的问题是完全正确的,因为前提是错误的;移位10并不总是会产生更高的精度,因为在某些情况下,浮点数将不得不使用指数来表示数字的大小,这样也会失去一些精度。

问题是你并不知道这个数字是否真的是61.0。考虑一下:

浮动a = 60; 浮动b = 0.1; c = a + b * 10;

c的值是多少?它不是61,因为b不是。1因为。1不是精确的二进制表示。

上面的高分答案完全正确。

首先,你的问题中混合了以2为底和以10为底的数,然后当你把一个不能整除的数放在右边时,你就有问题了。比如十进制的1/3因为3不能整除10的幂,或者二进制的1/5不能整除2的幂。

Another comment though NEVER use equal with floating point numbers, period. Even if it is an exact representation there are some numbers in some floating point systems that can be accurately represented in more than one way (IEEE is bad about this, it is a horrible floating point spec to start with, so expect headaches). No different here 1/3 is not EQUAL to the number on your calculator 0.3333333, no matter how many 3's there are to the right of the decimal point. It is or can be close enough but is not equal. so you would expect something like 2*1/3 to not equal 2/3 depending on the rounding. Never use equal with floating point.

你们知道整数,对吧?每一位代表2^n

2 ^ 4 = 16 2 ^ 3 = 8 2 ^ 2 = 4 2 ^ 1 = 2 2 ^ 0 = 1

浮点数也是一样的(有一些区别),但是比特代表2^-n 2 ^ 1 = 1/2 = 0.5 2 ^ 2 = 1 / (2 * 2) = 0.25 2 ^ 3 = 0.125 2 ^ 4 = 0.0625

浮点二进制表示法:

符号指数分数(我认为无形的1被附加到分数) B11 b10 b9 b8 b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 b0