Mantissa là gì

     

Một câu hỏi đơn giản. đó là một số có thể lưu vết thập phân. Mà lại tại sao bọn họ không sử dụng vấn đề này cho mọi loại số? Đọc nhằm tìm hiểu!


*

Ảnh của Shazmyn Ali bên trên Unsplash

Độ khó: Mới bắt đầu | dễ dàng | thông thường | Thách thức

Điều kiện tiên quyết:

Kiểu dữ liệu: trình diễn loại dữ liệu có thể được xử lý, ví dụ: Số nguyên hoặc Chuỗi

Số mũ: Phần của chữ số thập phân sau chữ số thập phân

Dấu phẩy động: Một số không tồn tại số chữ số cố định và thắt chặt trước cùng sau vệt thập phân

Số nguyên: Một số không có phần thập phân, không tồn tại chữ số như thế nào sau dấu thập phân

Mantissa: Phần của số dấu phẩy động trước chữ số thập phân

Độ thiết yếu xác: nút độ đúng mực của một vật dụng gì đó

Số thực: Tên không giống của Số vết phẩy động

Số vết phẩy động:

Tại sao chúng được yêu thương cầu:

So với những Floating Pointcon số Integerslà đúng mực và không khi nào có thể có ngẫu nhiên lỗi làm cho tròn nào. Tuy nhiên, phép Integerchia thường có nghĩa là 50% = 1 hoàn toàn có thể không phù hợp với tất cả các mục đích sử dụng được mã hóa.

Bạn đang xem: Mantissa là gì

Bạn đã xem: Mantissa là gì

Đang xem: Mantissa là gì

Một định nghĩa 1-1 giản:

Một Floating Pointsố thông thường sẽ có dấu thập phân. Điều này có nghĩa là 0, 3,14, 6,5-125,5 là các Floating Pointsố.

Vì các Floating Pointcon số đại diện thay mặt cho các loại con số precisionkhác nhau của bọn chúng .

Lưu trữ số nguyên

Integersố rất có thể được lưu trữ bằng cách thao tác địa chỉ bit. Một cách có thể để làm vấn đề này được hiển thị vào hình ảnh dưới đây:


*

Chúng ta chỉ hoàn toàn có thể lưu trữ (2 mang lại lũy quá của n) – 1 số, nhưng đây là một cách đơn giản để lưu trữ Integersố.

Lưu trữ lốt chấm động

Floating Pointsố thiết yếu được lưu giữ trữ đúng mực như Integersố. Sự việc là có một chữ số thập phân – vậy số đầu tiên chúng tôi lưu trữ là gì.

Xem thêm: Múa Lân Sư Rồng Trung Quốc, Nguồn Gốc Và Ý Nghĩa Của Tục Múa Lân

0,1

0,01

0,001

0,0001

Vì vậy, ví dụ đây chưa phải là cách cửa hàng chúng tôi lưu trữ Floating Pointsố. Cửa hàng chúng tôi chia một Floating Pointsố thành sign, exponentvà mantissanhư trong sơ vật dụng sau hiển thị 23 bit cho mantissavà 8 bit đến exponent:


*

tiên phong hàng đầu thể hiện tại qua dấu hiệu, số mũ và phần định trị

Hình ảnh trên cho thấy thêm một số nón (trong Denary) là 1, với phần định trị là một trong những – tức là 1,1

Bây tiếng trong một ví dụ thực, điều này sẽ được tàng trữ Two”s complementvà thậm chí phần định trị có thể được bù bằng 127, cơ mà ví dụ cơ phiên bản này cho thấy thêm cách nó hoàn toàn có thể được giải quyết.

Độ chính xác

Độ đúng chuẩn đơn

Floating PointSố chính xác đơn là 32 bit. Điều đó tức là 2,147,483,647 là con số lớn nhất rất có thể được lưu trữ trong 32 bit.

Tức là, 2³¹ – 1 = 2.147.483.647

(hãy nhớ: -1 do bit dấu)

Số nhỏ tuổi nhất rất có thể được tàng trữ là số âm của số phệ nhất, sẽ là -2,147,483,647

Chính xác vội vàng đôi

(hãy nhớ: -1 bởi bit dấu)

Số nhỏ dại nhất hoàn toàn có thể được tàng trữ là số âm của số lớn nhất, sẽ là -9,223,372,036,854,775,807

Vấn đề

Tràn ra

Floating Pointtràn xảy ra khi cố gắng lưu trữ một vài lớn hơn có thể được giữ trữ không hề thiếu bởi mô hình đã chọn. Điều này được gọi là floating Pointtràn.

Xem thêm: Cách Chặn Kết Nối Điểm Truy Cập Cá Nhân Trên Iphone, Cách Giới Hạn Điểm Truy Cập Cá Nhân Trên Iphone

Sử dụng bộ nhớ lưu trữ của Số vết phẩy động

Phần kết luận:

Floating Pointsố được sử dụng trong áp dụng thực tế của sản phẩm tính. Điều này liên quan đến sign, exponentvà mantissanhư những phần không giống nhau của số để tàng trữ số ở độ đúng chuẩn mà bạn mong mỏi muốn.

Mở rộng con kiến ​​thức của bạn

Có câu hỏi nào không? chúng ta cũng có thể liên hệ cùng với tôi tại đây

Japanese Spanish German French bầu Portuguese Russian Vietnamese Italian Korean Turkish Indonesian Polish Hindi