什么是浮點計算?
浮點運算就是實數運算,因為計算機只能存儲整數,所以實數都是約數,這樣浮點運算是很慢的而且會有誤差。普通整數的表達方式很簡單,就是二進制的同一個數字而已。1是1,2是10,3是11,4是100之類的。但是計算機要如何表示小數點呢?
一個浮點數字被分為兩半,其中一半記錄一個數字,另一半記錄10 的次方數。例如1.56424可以寫成156524乘上10的-5次方,但是,其中一個是負數,電腦怎么表示呢?其實也很簡單。比如說總共只有4位數,可以表達0-9999,還是分成兩半,定義其中4999表示0,4998表示-1,5000表示+1等等。那么剛剛的小數就可以寫成156424,4994兩個整數。
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昨日下午BTC放量突破9000美元,價格最高接近9300美元。根據火幣交割合約數據,BTC季度合約成交額大幅增加,持倉量隨著價格上升出現大幅上升,并維持震蕩,精英多頭占比略增,季度合約重新回到正溢價。BTC目前在日K 30日均線附近盤整,持倉量也出現了一定波動,待進一步觀察方向。[2020/5/28]
這就是電腦里的浮點數。顯然程序要做的并不是將兩個整數直接相加,因為其中一部分是次方數,次方數不容的兩個數字不能相加,即便相同,最后的結果也可能影響次方數等等一些列問題。寫一個軟件進行換算讓CPU的基本整數運算電路來算浮點效率很差,因此現代的處理方式是直接在處理器里設置浮點電路,也就是fpu。
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由于CPU電路設計是基于位寬的(就是數據有多少位),所以浮點數字是有固定長度的。比如156424,4994是12位,在同樣的格式下是無法表達出1.56424739的,多余的位數只能丟掉,也就是只能取到近似值。
分析 | 金色盤面:BTC反彈時要注意交易對風險:金色盤面綜合分析:我們看到跌幅榜,多數跌幅前列的是以BTC、ETH為計價的標的,在BTC反彈時,應該注意控制風險。[2018/8/8]
數據位數越多,就需要更寬,更復雜的的電路。目前因特爾CUP計算浮點的時候內部精度是80位,輸出為還是64。顯卡很多都是單精度32位的。
在區塊鏈領域,保持智能合約的正確精確度非常重要,尤其是在處理反映經濟決策的比例或者比率時。
試想,如果在代幣的運算中出現運算結果小于1的情況,那么0.XXX就會被約等于0. 同樣4.9個代幣也會被約等于4個,帶來一定程度上的精度流失。由于代幣的經濟屬性,精度的流失就相當于資產的流失,所以這在交易頻繁的代幣上會帶來積少成多的問題。
智能合約運算中的精度問題其實追根究底也是計算機精度問題的延申。但是由于區塊鏈產業目前的經濟屬性,精度無疑成為安全的一個重要考量,在精度的問題上多下功夫,有益無害。
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