Binary 鉴于以下情况，我如何找到规范化浮点数的数量，为什么？
我试图理解当使用二进制时，浮点数算术在计算机科学中是如何发挥作用的。我看到一篇摘录，其中将标准化数字定义为唯一的浮点数字，前导有效位为非零。它接着说 当β =2，p=3，e min=-1，e max=2有16个标准化浮点数，如图D-1所示 其中，β为基础，p为精度，e min为最小指数，e max为最大指数 我试图理解他是如何得出有16个标准化浮点数的结论的，就是将有效位数β^p和可能的指数数e max-e min+1相乘。我的结果是32个可能的标准化浮点值。我不确定如何获得上述论文中声明的16个规范化浮点值的正确结果。我假设不包括负浮点值，但是，我没有将它们包括在计算中 这个问题更倾向于数学公式。但这将帮助我更好地理解浮点运算在计算机科学中的工作原理Binary 鉴于以下情况，我如何找到规范化浮点数的数量，为什么？,binary,floating-point,Binary,Floating Point,我试图理解当使用二进制时，浮点数算术在计算机科学中是如何发挥作用的。我看到一篇摘录，其中将标准化数字定义为唯一的浮点数字，前导有效位为非零。它接着说 当β =2，p=3，e min=-1，e max=2有16个标准化浮点数，如图D-1所示 其中，β为基础，p为精度，e min为最小指数，e max为最大指数 我试图理解他是如何得出有16个标准化浮点数的结论的，就是将有效位数β^p和可能的指数数e max-e min+1相乘。我的结果是32个可能的标准化浮点值。我不确定如何获得上述论文中声明的16
我想知道如何得到16个标准化浮点数的正确结果，以及为什么。因为第一位总是1，尾数是3位，所以只有两位不同，产生4个不同的尾数值。加上4个不同的指数值，即16。不过我还没有看过这篇论文。因为第一位总是1，尾数是3位，所以只有两位可以改变，产生4个不同的尾数值。加上4个不同的指数值，即16。不过我还没有看过这篇论文。因为第一位总是1，尾数是3位，所以只有两位可以改变，产生4个不同的尾数值。加上4个不同的指数值，即16。不过我还没有看过这篇论文。因为第一位总是1，尾数是3位，所以只有两位可以改变，产生4个不同的尾数值。加上4个不同的指数值，即16。不过我还没看过报纸 我试图理解他是如何得出有16个标准化浮点数的结论的，就是将可能的有效位数β^p和可能的指数数e max-e min+1相乘 这是正确的，除了可能的有效位的数量不是带隐式前导1的二进制中的βp。在这些条件下，可能的有效位数为βp-1，在p-1位上编码 换句话说，当编码保留（例如）52位以编码53个二进制数字的精度时，可能的有效位的缺失值已经被利用 我试图理解他是如何得出有16个标准化浮点数的结论的，就是将可能的有效位数β^p和可能的指数数e max-e min+1相乘 这是正确的，除了可能的有效位的数量不是带隐式前导1的二进制中的βp。在这些条件下，可能的有效位数为βp-1，在p-1位上编码 换句话说，当编码保留（例如）52位以编码53个二进制数字的精度时，可能的有效位的缺失值已经被利用 我试图理解他是如何得出有16个标准化浮点数的结论的，就是将可能的有效位数β^p和可能的指数数e max-e min+1相乘 这是正确的，除了可能的有效位的数量不是带隐式前导1的二进制中的βp。在这些条件下，可能的有效位数为βp-1，在p-1位上编码 换句话说，当编码保留（例如）52位以编码53个二进制数字的精度时，可能的有效位的缺失值已经被利用 我试图理解他是如何得出有16个标准化浮点数的结论的，就是将可能的有效位数β^p和可能的指数数e max-e min+1相乘 这是正确的，除了可能的有效位的数量不是带隐式前导1的二进制中的βp。在这些条件下，可能的有效位数为βp-1，在p-1位上编码
换句话说，当编码保留52位以编码53位的精度时，可能的有效位的缺失值已经被利用。我们以前有过分歧，但关于WECSSKAFPA:+1我们以前有过分歧，但“我没有看过论文”关于WECSSKAFPA:+1我们之前有过分歧，但是关于WECSSKAFPA:+1我们之前有过分歧，但是关于WECSSKAFPA:+1“我没有看过论文”:+1啊，是的！令人困惑的数字系统问题。β^p-1应用于二进制，因为规范化浮点数的前导值不能为零，并且因为除了1之外没有其他数字，所以第一个值是固定的。@WanderingDiot可能会使第一个数字显式，事实上，8087这样做是为了简化必须处理扩展精度数字的电路，如《啊，是的！令人困惑的数字系统问题。β^p-1应用于二进制，因为规范化浮点数的前导值不能为零，并且没有其他数字