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减去不同的双精度值，得到0.0

的情况可能有多种原因。以下是一些可能的解释：

  1. 精度丢失：在计算机中，浮点数的表示是有限的，因此在进行浮点数运算时可能会出现精度丢失的情况。当两个双精度值非常接近时，进行减法运算可能导致结果变为0.0。
  2. 舍入误差：浮点数运算中的舍入误差也可能导致减法结果为0.0。舍入误差是由于浮点数的表示方式导致的，计算机无法精确表示所有的实数。
  3. 数据截断：如果参与减法运算的双精度值是由其他运算结果截断得到的，那么结果可能为0.0。例如，如果两个双精度值相加得到一个非常接近于零的结果，再进行减法运算可能得到0.0。

无论是哪种情况，减去不同的双精度值得到0.0并不是一个常见的现象，通常情况下，减法运算会得到一个非零的结果。如果需要更具体的解释，可以提供具体的双精度值进行分析。

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相关搜索:Cassandra:在集合(map)中使用COPY TO导出的双精度值的精度Google Sheets双精度值的条件格式规则为什么用户输入的双精度值不接受与常规双精度值相同的参数？从PySpark中的两个不同数据帧中减去列的值，得到均方根从不同的DataFrame减去值具有双精度值的$SERVER["PHP_SELF"]创建不带双精度值的多维数组创建双精度值的均匀间隔数组如何根据两个双精度值的值将它们赋给不同的变量？对数组中的双精度值进行计数
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IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）

位单精度1.2.664位双精度 1.3浮点数的比较1.4浮点数的舍入1.5浮点数的运算与函数       1.5.1标准运算 1.6建议的函数与谓词 2精度3相关条目4外部链接5参考文献   浮点数剖析...单精度的指数部分是−126～+127加上偏移值127，指数值的大小从1～254（0和255是特殊值）。浮点小数计算时，指数值减去偏正值将是实际的指数大小。   ...[编辑]   双精度二进制小数，使用64个比特存储。 ...双精度的指数部分是−1022～+1023加上1023，指数值的大小从1～2046（0（2进位全为0）和2047（2进位全为1）是特殊值）。浮点小数计算时，指数值减去偏正值将是实际的指数大小。   ...以下的C++程序，概略地展示了单精和双精浮点数的精度。

1.3K00

浮点数加法引发的问题：浮点数的二进制表示

具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。...例如0.456,第1位,0.456小于位阶值0.5故为0；第2位,0.456大于位阶值0.25,该位为1,并将0.456减去0.25得0.206进下一位；第3位,0.206大于位阶值0.125,该位为1...,并将0.206减去0.125得0.081进下一位；第4位,0.081大于0.0625,为1,并将0.081减去0.0625得0.0185进下一位；第5位0.0185小于0.03125…… 最后把计算得到的足够多的...1和0按位顺序组合起来，就得到了一个比较精确的用二进制表示的纯小数了，同时精度问题也就由此产生，许多数都是无法在有限的n内完全精确的表示出来的，我们只能利用更大的n值来更精确的表示这个数，这就是为什么在许多领域...标准规定：单精度格式具有 24 位有效数字，共 32 位。双精度格式具有 53 位有效数字精度，共 64 位。

1.8K90

《深入理解计算机系统》阅读笔记--信息的表示和处理(下)

]这样得到的数是3 但是这里讲的无符号数求反，其实是通过2的4次方 减去 12 得到的是 4 所以这里有点不确定，这个求反，后续再查资料看看是怎么回事 补码加法 这里第一次看的时候没有理解，不过后来又过了几天再看了一下理解了...当x+y的值超过的补码的最大值的时候即大于TMax的时候是正溢出，需要减去2的w次方 当x+y的值小于补码的最小值的时候即小于Tmin的时候是负溢出，需要加上2的w次方 补码的非 还是先看原理： ?  ...不同的位数就代表了不同的表示能力，也就是单精度，双精度，扩展精度的来源。 规范化值 在 exp≠000…0 和 exp≠111…1 时，表示的其实都是规范化的值 再来看公式： ?...: 1…254, E: -126…127） 双精度：1023（Exp: 1…2046, E: -1022…1023） 之所以需要采用一个偏移量，是为了保证 exp 编码只需要以无符号数来处理。...，我们可以先计算出准确值，然后转换到合适的精度。

1.2K30

浮点数

其中 为阶码的位模式对应的无符号数； ， 为阶码的位数（单精度 、双精度 ）。 尾码的值 。 为 描述的小数值 ， 。...， 为阶码的位数（单精度 、双精度 ）。 尾码的值 。 为 描述的小数值 。 非规格化数的作用 1....这种属性被称为 逐渐溢出，即非规格化数所表示的数值分布均匀地接近 0.0 。 2.3 特殊值 阶码全为 1 。 尾数全为 0：得到的值表示无穷。当 是为 ；当 是为 。...用于表示溢出的结果，比如两个非常大的数相乘溢出了。 尾数为非 0：得到的值表示不是一个数值，即 。用于表示一些非法的运算结果，如 或 等，也可以用来表示未初始化的值。...对于规格化数：单精度浮点数有效位数为 24 位，双精度浮点数有效位数为 53 位（隐含尾数未显示的首位 1 ）。

5.5K20

基本数据类型及引用数据类型

2^63-1，默认值0L float：浮点型，在内存中占32位，即4个字节，用于存储带小数点的数字（与double的区别在于float类型有效小数点只有6~7位），默认值0 double：双精度浮点型，...最大值：127      即2的7次方减去1；最小值：即2的7次前面加个负符号：-128 。...需要注意的是，e或E之前必须有数字，且e或E后面的指数必须为整数。 3.2）浮点变量 浮点变量有单精度变量和双精度变量之分，不同的精度开销的内存字节数和表达的数值范围均有区别。...两种浮点变量占内存字节数和数值范围 浮点常量也有单精度和双精度之分，前面列出的常量均是双精度常量，如果要特别说明为单精度常量，可以数据末尾加上f或F作为后缀，如12.34f。...double (双精度浮点型)一个dobule 64位 占用8个字节，例3.2，默认是0.0， 1.797693e+308~4.9000000e-324 占用8个字节 注:double型比float型存储范围更大

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C#学习记录

位精确的十进制值，28-29 有效位数 (-7.9 x 1028 到 7.9 x 1028) / 100 到 28 0.0M double 64 位双精度浮点型 (+/-)5.0 x 10-324 到...(+/-)1.7 x 10308 0.0D float 32 位单精度浮点型 -3.4 x 1038 到 + 3.4 x 1038 0.0F int 32 位有符号整数类型 -2,147,483,648...： 算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 位运算符 赋值运算符 其他运算符 运算符 描述 实例 + 把两个操作数相加 A + B 将得到 30 - 从第一个操作数中减去第二个操作数 A - B 将得到 -...10 * 把两个操作数相乘 A * B 将得到 200 / 分子除以分母 B / A 将得到 2 % 取模运算符，整除后的余数 B % A 将得到 0 ++ 自增运算符，整数值增加 1 A++ 将得到...("Line 6 - c 的值是 {0}", c); // 此时 a 的值为 22 // --a 先进行自减运算再赋值 c =

16020

IEEE 754二进制浮点数算术标准

两种扩展的浮点数：单精度扩展和双精度扩展。此标准并未规定扩展格式的精度和大小，但它指定了最小精度和大小：单精度扩展需 43 位字长以上，双精确度扩展需 79 位字长以上 (64 位有效数字)。...单精度扩展很 少使用，而对于双精确度扩展，不同的机器构架中有不同的规定，有的为80 位字长 (X86)，有的为 128 位字长 (SPARC)。...这里我们只简单介绍单、双精度，其中重点介绍单精度，双精度与单精度原理是一样的，只是表示的位数长度不同。 浮点数的组成（sign 符号、exponent 指数、fraction 尾数）： ?...单精度为8，双精度为11。所以单精度的固定偏移值是28-1 – 1 = 128 – 1 = 127，而双精度的固定偏移值是211-1 – 1 = 1024 – 1 = 1024。...单精度的指数部分是-126 ~ +127，加上固定偏移值127，指数值的大小从1 ~ 254（0和255是特殊值）。浮点小数计算时，指数值减去固定偏移值将是实际的指数大小。

1.7K20

关系运算符

通过减去它们的小时/分钟偏移量然后比较它们的日期时间组件，将它们标准化为 UTC 来比较两个日期时区。...当两个操作数都不是 时#nan，运算符根据排序比较两个浮点操作数的值，-∞ < -max < ... < -min < -0.0 = +0.0 < +min < ... < +max < +∞其中 min...IEEE 754 特殊值#nan（NaN—非数字）用于覆盖算术上无效的情况，例如零除以零。 从十进制到双精度的转换是通过将十进制数四舍五入到最接近的等效双精度值来执行的。...从双精度到小数精度的转换是通过将双精度数四舍五入到最接近的等效十进制值并在必要时溢出到#infinity或-#infinity值来执行的。...在计算数字总和时，以下内容成立： 双精度中的和是根据 64 位二进制双精度 IEEE 754 算术IEEE 754-2008的规则计算的。

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实验5 OpenGL二维几何变换

tx、ty、tz指定这个移动物体的矩阵，它们可以是任意的实数值，后缀为f（单精度浮点float）或d（双精度浮点double），对于二维应用来说，tz=0.0。...向量v=(vx,vy,vz)的分量可以是任意的实数值，该向量用于定义通过坐标原点的旋转轴的方向，后缀为f（单精度浮点float）或d（双精度浮点double），对于二维旋转来说，vx=0.0，vy=0.0...sx，sy，sz指定这个缩放物体的矩阵，分别表示在x，y，z方向上的缩放比例，它们可以是任意的实数值，当缩放参数为负值时，该函数为反射矩阵，缩放相对于原点进行，后缀为f（单精度浮点float）或d（双精度浮点...假设当前矩阵为单位矩阵，然后先乘以一个表示旋转的矩阵R，再乘以一个表示移动的矩阵T，最后得到的矩阵再乘上每一个顶点的坐标矩阵v。那么，经过变换得到的顶点坐标就是((RT)v)。...即：实际变换的顺序与代码中写的顺序是相反的。由于“先移动后旋转”和“先旋转后移动”得到的结果很可能不同，初学的时候需要特别注意这一点。

2.3K10

5.9 汇编语言：浮点数操作指令

将xmm0寄存器中的值存储到栈顶 fld qword ptr [esp] ; 将栈顶的值从内存中装载到浮点栈中 其中，xmm0 是双精度浮点寄存器，pi 是一个双精度浮点常量的地址，esp 是堆栈指针寄存器...，并与栈顶的浮点数相加 fstp qword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中 FADDP 指令也是用于将两个浮点数相加，但是会将结果弹出并存储到目标寄存器或内存中。...fstp dword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中 如下汇编代码将分别总结四种不同的浮点数计算方式，读者可自行根据提示信息理解这其中的含义。...例如，要将浮点寄存器ST(0)中的值减去双精度浮点数 x ，并将结果存储回ST(0)，则可以使用以下指令： FLD qword ptr [x] FSUB ST(0), ST(0) FSUBP指令也是减法指令...例如，要将浮点寄存器ST(0)中的值减去双精度浮点数 x ，并将结果存储到内存地址 z 中，则可以使用以下指令： FLD qword ptr [x] FSUBP ST(1), ST(0) FSTP qword

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5.9 汇编语言：浮点数操作指令

xmm0寄存器中的值存储到栈顶fld qword ptr [esp] ; 将栈顶的值从内存中装载到浮点栈中其中，xmm0 是双精度浮点寄存器，pi 是一个双精度浮点常量的地址，esp 是堆栈指针寄存器...，并与栈顶的浮点数相加fstp qword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中FADDP 指令也是用于将两个浮点数相加，但是会将结果弹出并存储到目标寄存器或内存中。...fstp dword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中如下汇编代码将分别总结四种不同的浮点数计算方式，读者可自行根据提示信息理解这其中的含义。...例如，要将浮点寄存器ST(0)中的值减去双精度浮点数 x ，并将结果存储回ST(0)，则可以使用以下指令：FLD qword ptr [x]FSUB ST(0), ST(0)FSUBP指令也是减法指令，...例如，要将浮点寄存器ST(0)中的值减去双精度浮点数 x ，并将结果存储到内存地址 z 中，则可以使用以下指令：FLD qword ptr [x]FSUBP ST(1), ST(0)FSTP qword

56030

浮点数在计算机中是如何表示的

在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...一个浮点数的常见比特位表示如下: 单精度 s（31） exp（30~23） frac（22~0) 双精度 s（63） exp（62~52） frac（51~0） 而根据exp的值，被编码的值可以分为三大类不同的情况...它所表示的值分布地接近于0.0，该属性成为逐渐溢出。 情况3：特殊值 有两种 阶码全为1，小数域全为0。...那么我们就可以得到单精度的最大值为: ? 同理，我们可以得到单精度的最小值为： ? 我们仅仅以单精度为例，用同样的方法可以计算其他精度的浮点数数值范围，在此不再赘述。...这也就有了单精度浮点数的有效位为6~7位的结论。根据相似的方法，我们同样可以得到双精度浮点数的有效位为15~16位的结论，这里不再赘述。

1.8K10

浮点数运算丢失精度

本来这没什么, 看这数字, 10的308次方, 也就是说, 减去的1是在308位之后了, 这里没有变化很正常嘛....如果固定知道是两位小数的话, 那么将小数乘以100, 就得到了一个对应的整数. 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....同时, 因为固定了位数, 不管你有没有小数, 都需要占用位数, 所以就导致在位数一定的情况下, 能够存储的最大值变小了. 2....再看 回顾了小数的保存之后, 再来回看之前的, 为什么浮点数最大值, 减去1之后, 本身没有任何变化呢? 要回答这个问题, 还需要知道两个浮点数在计算机中是如何进行计算的....为了验证我的猜想, 只要将计算顺序修改, 当 s 变量还没有小数部分, 不至于丢失精度的时候进行大数的运算: a = 1.0 b = 0.12345678 c = 0.11111111 s = 0.0

90720

对浮点数的一些理解

在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...一个浮点数的常见比特位表示如下: 单精度 s（31） exp（30~23） frac（22~0) 双精度 s（53） exp（62~52） frac（51~0） 而根据exp的值，被编码的值可以分为三大类不同的情况...它所表示的值分布地接近于0.0，该属性成为逐渐溢出。 情况3：特殊值 有两种 阶码全为1，小数域全为0。...那么我们就可以得到单精度的最大值为: ? 同理，我们可以得到单精度的最小值为： ? 我们仅仅以单精度为例，用同样的方法可以计算其他精度的浮点数取值范围，在此不再赘述。...这也就有了单精度浮点数的有效位为6~7位的结论。根据相似的方法，我们同样可以得到双精度浮点数的有效位为15~16位的结论，这里不再赘述。

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三分种基础知识：计算机是如何存储浮点数的？

在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...一个浮点数的常见比特位表示如下: 单精度 s（31） exp（30~23） frac（22~0) 双精度 s（53） exp（62~52） frac（51~0） 而根据exp的值，被编码的值可以分为三大类不同的情况...它所表示的值分布地接近于0.0，该属性成为逐渐溢出。 情况3：特殊值 有两种 阶码全为1，小数域全为0。...那么我们就可以得到单精度的最大值为: ? 同理，我们可以得到单精度的最小值为： ? 我们仅仅以单精度为例，用同样的方法可以计算其他精度的浮点数取值范围，在此不再赘述。...这也就有了单精度浮点数的有效位为6~7位的结论。根据相似的方法，我们同样可以得到双精度浮点数的有效位为15~16位的结论，这里不再赘述。

1.3K20

深入理解计算机系统 第二章 笔记

23 位，得到32位的表示 双精度浮点数 double 中，s、exp和frac字段分别为 1 位、k = 11 位和 n = 52 位，得到64位的表示 规格化的值 当阶码的位模式既不全为 0...2^(k-1) - 1 由此产生的指数的取值范围，对于单精度是 -126 ~ +127，对于双精度是 -1032 ~ +1023 小数字段 frac 被解释为描述小数值 f，其中 0 <= f < 1，...形式 阶码值是 E = 1 - Bias，尾数值是 M = f，也就是小数字段的值，不包含隐含的开头的1 用途： 提供了一种表示数值 0 的方法 表示非常接近于 0.0 的数，提供了一种属性，称为 逐渐下溢...127，得到140，二进制表示为 10001100 s: 正数 0 得到IEEE单精度表示 0100110010000001110010000000000 对于2.49的注释 n + 1 位二进制的小数是...，这就是舍入运算完成的任务 IEEE浮点格式定义了四种不同的舍入方式 向偶数舍入，也成向最接近的值舍入，是默认方式 向偶数舍入的原因： 计算一组数据的平均值，向上或向下舍入会使平均数比真实值略高或略低

3.1K30

C语言_第一讲_C语言入门

+号可以看做是加好,也可以看做是数学上的±符号 5.所以不同场景用什么运算符会起到不一样的作用 6....f列如 3.25f代表是一个浮点数 2.如果不加的话那么默认会认为是一个双精度的小数 ZERO零在不同场合的用法 Char ch = ‘\0’; Int n = 0; Int *p = NULL; Float...f = 0.0f; Double db = 0.0; 切记软件的规范 小数转化为16进制的算法 1.第一步:将小数转化为二进制 假设有一个小数是4.25 那么先转化为二进制为:100.01 2.第二步...0000 0000 0000 第二步:去掉符号位,取指数位(32位下是8位) 0是符号位去掉之后的值是 1000 1000 128 +8 = 136 第三步:用指数得出的值减去127 然后尾数从指数后面的前面加...1然后往右移动 >>(指数减去127得出的值的位数) 结果是136 - 127 = 7; 那么小数点就从刚才取出指数位 的后面往后移动7位 结果为: 注意:取出指数后,在后边指数后的位置加个1点(1.XXX

1.6K00

实验4 二维几何变换

tx、ty、tz指定这个移动物体的矩阵，它们可以是任意的实数值，后缀为f（单精度浮点float）或d（双精度浮点double），对于二维应用来说，tz=0.0。...向量v=(vx,vy,vz)的分量可以是任意的实数值，该向量用于定义通过坐标原点的旋转轴的方向，后缀为f（单精度浮点float）或d（双精度浮点double），对于二维旋转来说，vx=0.0，vy=0.0...sx，sy，sz指定这个缩放物体的矩阵，分别表示在x，y，z方向上的缩放比例，它们可以是任意的实数值，当缩放参数为负值时，该函数为反射矩阵，缩放相对于原点进行，后缀为f（单精度浮点float）或d（双精度浮点...假设当前矩阵为单位矩阵，然后先乘以一个表示旋转的矩阵R，再乘以一个表示移动的矩阵T，最后得到的矩阵再乘上每一个顶点的坐标矩阵v。那么，经过变换得到的顶点坐标就是((RT)v)。...即：实际变换的顺序与代码中写的顺序是相反的。由于“先移动后旋转”和“先旋转后移动”得到的结果很可能不同，初学的时候需要特别注意这一点。

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常用的数学函数以及浮点数处理函数

它按精度分为：单精度浮点型，双精度浮点型，扩展双精度浮点型。 浮点数是连续并且无限的，但是计算机并不能表达出所有连续的值。...比如负数开方、负数求对数、0.0/0.0、0.0* INFINITY、INFINITY/INFINITY、INFINITY-INFINITY这些操作都会得到NAN。...规格化浮点数计算公式 从上面的公式中可以看出对于一个32位浮点数来说，指数位占8位，最小值是1(全0为非常规浮点)，而最大值是254(全1为无穷或者非法浮点)，而减去127则表示指数部分的最小值为-126...假如特殊情况下对边和邻边的值都是0.0，那么如果你调用atan(0.0/0.0)得到的值将是NAN而不是0。...因为0.0/0.0的值是NAN,而对NAN调用atan函数返回的也是NAN，但是对atan2(0.0,0.0)调用返回的结果就是正确值0。 5.

2.4K20
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