贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算
前言 开发过程中免不了有浮点运算，JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点...（64），64位中 1位浮点数中符号，11存储指数，52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的，所以从53位开始就会舍入（舍入规则是0舍1入），这样就造成了“浮点精度问题”（由于舍入规则有时大点... 先安装decimal.js npm install --save decimal.js 把上面的示例，用decimal.js运算一次，对比一下结果 image.png var Decimal =...= 0.7 console.log('直接减法运算 a - b =', a - b); console.log('Decimal.js减法运算 a - b =', new Decimal(a).sub...= 0.029; var b = 10; console.log('直接除法运算 a / b =', a / b); console.log('Decimal.js除法运算 a / b =', new
所有使用 IEEE 754 标准的编程语言，都存在浮点数运算的精度问题，不论是 C/C++、Java、Ruby，还是 Go、Python，当然 JavaScript/Node.js 也是如此。...02 — 解决 一般解决上述运算精度问题的主要思想是通过将浮点数运算转化为整数运算。...一、直接扩大缩小倍数 比如： ( 0.1 * 10 + 0.2 * 10 ) / 10 = 0.3 这种方式乍一看好像是转化成了整数运算，但其实也是存在问题的，因为其扩大倍数的时候仍然是浮点数运算，...二、通过检测小数的位数转换为整数 上一种方式的软肋在于转换为整数的过程仍然是浮点数运算，然而这种完全是可以通过另一种途径解决。...03 — 库 首先推荐使用 decimal.js 这个库（npm、github 搜索即可），能够满足绝大多数基本运算需求。 使用示例： 可以看到其常用的运算方法使用起来是比较简单的。
我们都知道，任何数据到了计算机中都只可能是二进制，浮点数也没有例外，正因为如此，有些浮点数在存储过程中会产生精度丢失，比如 0.2。...decimal.Decimal('1.0') % decimal.Decimal('0.2') Decimal('0.0') 上面两个命令我就不给大家讲解了，之前我在讲为什么有些小数在计算机中表示有误差...当然这里只是演示了两个运算，其他的运算我就不进行演示了，就只是换换运算符而已，一点也不难！ 虽然很方便，但是关于模块 decimal 还是有很多地方需要注意的，比如除不尽会怎么样？...小数末尾有 0 以及运算 我们接下来看看小数末尾有 0，运算之后 0 会不会丢，直接给代码。...第一，你实例化的时候传入浮点数精度不会恢复；第二，除不尽不会一直除（有效数字的最大位数给了限制）；第三，小数末尾的 0 只要有效数字的最大位数允许，运算之后就不会丢；第四，负数的整除变成向 0 走。
> 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了，这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因
那么问题就出现了，如果把一个双精度的浮点数转换成一个单精度的浮点数，就相当于舍弃了9位的有效数字，这就是做了一个截断。在一些特定的计算场景中，这种截断误差有可能会被累积，最终导致结果的错误。...大数吃小数 大数吃小数说的是，在两个数字之间运算的时候，如果是两个数字差异比较大，那么其中的小数的有效数字有可能在运算中被截断。...而使用了Kahan求和公式之后，虽然还是略有误差，但是误差位已经超过了float32单精度浮点数第7位有效数字的范围，因此Kahan求和公式的精度还是非常高的。...但是使用单精度浮点数的过程中，务必要考虑到累加误差和大数吃小数的问题，这两个问题在长时间的迭代过程中，有可能会直接导致计算结果就是错误的。...Kahan求和公式的本质，就是把大数和小数分开进行计算，这样可以一定程度上达到接近于float64双精度浮点数的运算精度。
浮点数运算丢失精度 今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序: print(sys.float_info.max - 1.0) print(sys.float_info.max...这种方式的前提是需要确切的知道小数的位数, 但是好在精度高, 在运算的时候不会造成误差. 比较适合保存金额等....在两个浮点数进行运算的时候, 要先将指数部分保持一致, 然后再进行相应的运算, 也就是说: 1.0*10^4 + 1.0*10^2 要转换成: 1.0*10^4 + 0.01*10^4 如此, 上面的最大值...所以, 要将浮点数1.0进行转换, 而这个数字要想转换成相同指数的话, 其基数部分就要后移1023位, 导致溢出, 就变成0了. 所以就相当于和0做运算, 其结果不变....如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度.
这里给出的样例程序是有关浮点向量运算的例子。 其中函数_mm_add_ps()实现的是浮点向量（4个数）加法运算。样例程序中使用了若干有关avx2的函数。...使用AVX2指令实现向量运算，由于使用的是SIMD指令，其优点在于各个分量是并行计算的，计算速度相对比较快。...浮点向量运算样例程序1： /* 浮点向量运算 */ #include #include #include using...result[1]); printf("2: %lf\n", result[2]); printf("3: %lf\n", result[3]); return 0; } 运算结果...： 0: 8.000000 1: 6.000000 2: 4.000000 3: 2.000000 浮点向量运算样例程序2： /* 浮点向量运算 */ #include #
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1，转换成二进制是：0.00011001100110011无限循环的小数，所以二进制的小数运算，就会出现上面的1/3+1/3的情况，无法精确计算，只能够近似表示。...：0.00011001 （再反转回十进制，就会发现精度的丢失了，十进制是：0.09765625） 十进制的0.2，转换成二进制为：0.00110011 （反转回十进制，为：0.19921875） 加法运算...十进制 0.1+0.2=0.3 二进制 0.00011001+0.00110011=0.01001100 (转成十进制：0.296875) ---- 当然，计算机中存储的位数要比8位多，python浮点数占用...当然，这个0.3也不是精确的0.3，但会在显示过程进行精度转换，通过整数运算，避免了小数运算过程中的丢失精度问题。
基本结论是：对于标准解码器模型，FLOPS（每秒浮点运算数）的分配如下（按每层计算）： 6d^2 用于计算QKV（Query（查询）、Key（键）和Value（值）） 2d^2 用于计算注意力输出矩阵，
例如，0.1 无法精确地用二进制表示，因此在计算机中会存在一定的误差。 2.2 计算机硬件的限制 计算机硬件对浮点数的存储和计算都有一定的限制。...通常情况下，计算机使用固定长度的字节来表示浮点数，如 32 位或 64 位。这就意味着浮点数的有效位数是有限的，超过该位数的部分会被截断或舍入，从而引入了误差。...Java 浮点运算的缺点 精度有限，可能存在舍入误差。...Java 浮点运算的使用注意事项 避免直接比较浮点数是否相等，应该使用误差范围判断。...在涉及到累加或累减操作时，尽量避免多次运算，可以先将所有操作数累加或累减后再进行运算，以减少舍入误差的积累。 8.
一个二进制浮点数可以表示为： 数的符号 一些有效位 有符号的比例因子系数（隐含的基数为2） 结构如图所示（单精度） 如果是双精度浮点数，则是1位符号位+11位余1023格式的指数+52位尾数 规格化：...浮点数算术运算 1.加/减法规则 选取指数较小的数，将其尾数右移，右移的步数等于两指数之差。 将结果的指数设为与较大的指数相等。 对尾数进行加/减运算，并确定结果的符号。
目前大多数CPU都支持浮点运算单元FPU，FPU作为一个单独的协处理器放置在处理器核外，但是对于嵌入式处理器，浮点运算本来就少用，有些嵌入式处理器就会去掉浮点协处理器。...，软浮点含义是有gcc编译器模拟浮点运算（glibc库提供），将浮点运算代码替换为定点运算。...将kernel编译为硬浮点，也就是让处理器的浮点指令计算浮点， 硬浮点运算肯定要比模拟的定点运算效率高。...（kernel代码中一般不会有浮点运算，所以效率影响不大） 2 对于运行在kernel上的app来说，特别是对于图形程序，如QT，浮点运算较多，我们直接编译即可，因为处理器支持浮点运算，支持浮点运算指令...在接FPU后，处理器核内就要屏蔽掉浮点异常，不然浮点运算还是产生浮点异常，FPU就没有实用意义了。
Function return ceil 不小于给定值的最接近整数值 floor 不大于给定值的最接近整数 trunc (C++11) 绝对值不大于给定值的最...
/** * 大数与或操作 */ global.andorOpera = function (a, b, type) { //type = 1是与运算，type = 2 是或运算，默认是与运算 a...= longer.length - sorter.length; for (var i = longer.length - 1; i >= 0; i--) { if (type == 2) { //或运算...1 : 0; } else { //与运算 _tstr += longer[i] == 1 && sorter[i - _fix] == 1 ?
原文地址：http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算 ?...浮点数在计算机中的存储 IEEE标准 首先科普一下 js 中使用的二进制浮点数算术标准 IEEE_754 他采用的存储格式为： E = (-1)^ × M × ^E (-1)^s表示符号位，当s=0，...（2）对阶：对阶是将两个进行运算的浮点数的阶码对齐的操作。因为只有使两浮点数的指数值部分相同，才能将相同的指数值作为公因数提出来，然后进行尾数的加减运算。...（6）溢出判断：与定点数运算不同的是，浮点数的溢出是以其运算结果的阶码的值是否产生溢出来判断的。...另外，由于js并没有特别区分整型和浮点型，实际上整型在 js 里面也是用浮点数的结构存储的，不过放在了尾数部分，以便于在计算过程总能随意自由切换。
BC Math 函数 http://cn.php.net/manual/zh/ref.bc.php 做小数的相加减问题是，出现了浮点运算不准的情况，看来都说解释型语言对于浮点运算都会有问题的说法是真的...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: Warning 浮点数精度 显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 那么上面的算式我们应该改写为 <?...php $a = 0.1; $b = 0.7; var_dump(bcadd($a,$b,2) == 0.8); 这样就能解决浮点数的计算问题了 本文由来源 21aspnet，由 javajgs_com
当尾数用二进制表示时，浮点规格化的定义是尾数M应满足： 1/2 ≤ |M|<1 显然对于正数而言，有M = 00.1φφ…φ；对于负数，其补码形式为...这样，当进行补码浮点加减运算时，只要对运算结果的符号位和小数点后的第一位进行比较：如果它们不等，即为00.1φφ…φ或11.0φφ…φ，就是规格化的数；如果它们相等，即为00.0φφ…φ或11.1φφ…...在浮点加减运算时，尾数求和的结果也可以得到01.φφ…φ或10.φφ…φ，即两符号位不相等，在这定点加减运算中称为溢出，是不允许的。但在浮点运算中，它表明尾数求和结果的绝对值大于1，向左破坏了规格化。...此时将尾数运算结果右移以实现规格化表示，称为向右规格化，即尾数右移1位，阶码加1。 【例 】 设ｘ＝2010×0.11011011,ｙ＝2100×(－0.10101100),求ｘ＋ｙ。...[解:] 为了便于直观理解,假设两数均以补码表示,阶码采用双符号位,尾数采用单符号位,则它们的 浮点表示分别为 [ｘ]浮＝00 010, 0.11011011 [ｙ]浮＝00 100, 1.01010100
这是我在教程中找到的例子： echo "scale=2; ${userinput}" | bc 我怎样才能让 Bash 给我一个像 0.5 这样的浮点数？...回答 Bash shell 本身并不直接支持浮点数运算。Bash 是基于整数的，它的算术扩展 $(( expression )) 主要用于整数运算，并且不会自动处理浮点数。...如果你想在 Bash 脚本中进行浮点数运算，你可以借助一些外部工具或命令，如 bc（一款基础计算器程序）、awk 或 python（通过命令行调用）等。...使用 bc 命令 使用 bc 进行浮点数运算的方式如下： scale=2 result=$(echo "scale=$scale; 300 / 200" | bc) echo $result 这段脚本会计算...使用 awk 命令 使用 awk 来进行两个数的除法运算，可直接从管道输入中读取这两个数。
1.浮点数是啥？ 浮点数是计算机用来表示小数的一种数据类型，采用科学计数法。在java中，double是双精度，64位，浮点数，默认是0.0d。...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...3.走进失真之精度 计算机在处理数据都涉及到数据的转换和各种复杂运算，比如，不同单位换算，不同进制（如二进制十进制）换算等，很多除法运算不能除尽，比如10÷3=3.3333.....无穷无尽，而精度是有限的...所以只能用有限位来表示，从而在存储时可能就会有误差。对于十进制的小数转换成二进制采用乘2取整法进行计算，取掉整数部分后，剩下的小数继续乘以2,直到小数部分全为0。 如遇到 ?...简单来说float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计，他们执行二进制浮点运算，这是为了在广泛的数值范围上提供较为精确的快速近和计算而精心设计的。
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