标签:打印 比例 体系 a+b 高度 推出 不能 2008年 诺伊曼
??世界上第一台计算机叫埃尼阿克(ENIAC)
??第二次世界大战是电子管计算机产生的催化剂(英国为了解密德国海军的密文),在第二次世界大战中,战争使用了飞机和火箭,打得准需要计算设计参数,设计参数需要几千次运算才能计算出来,在没有计算机之前 ,这些都需要人工手动去计算,埃尼阿克的计算速度大约是手工计算的20万倍。
??埃尼阿克(ENIAC)由18000多个电子管,运行耗电量达150千瓦,重量达30吨,占地1500平方英尺。由此可见,第一阶段的电子管计算机,集成度小,空间占用大,功耗高,运行速度慢,操作复杂,更换程序需要接线。
??贝尔实验室的三个科学家发明了晶体管,第一台晶体管计算机产生于麻省理工大学的林肯实验室。
??德州仪器的工程师发明了集成电路(IC),后面就有了集成电路计算机,集成电路计算机让计算机具备进入千家万户的条件。因为集成电路使计算机变得更小,功耗变得更低,计算速度变得更快。
??关于集成电路计算机,IBM当时主要推出了两款计算机,使用量比较大,分别是7094和1401,但这两款计算机的主打功能不同,而且相互无法兼容,公司也不愿意投入两组人力,于时后来IBM推出了兼容的产品System/360,这也是操作系统的雏形。
??超大规模集成电路,一个芯片上集成了上百万的晶体管,这样使超大规模集成电路计算机速度更快,价格更低,体积更小,更能被大众所接受,而且用途丰富,可以用作文本处理,表格处理,高交互的由于与应用等。
??功能最强、运算速度最快、存储容量最大的计算机,多用于国家高科技领域和尖端技术研究。
??运算速度单位是TFlop/s,1TFlob/s=每秒一万亿次浮点数计算
??大型计算机又称大型机、大型主机、主机等;具有高性能,可处理大数据与复杂的运算;在大型机市场领域,IBM占据着很大的份额。
??去"IOE"行动,"IOE"是分别指IBM,Oracle,EMC,去"IOE"是阿里巴巴提出的概念,代表了高维护费用的存储系统,不够灵活,伸缩性弱。阿里巴巴在2008年提出去“IOE”行动,在2009年成立了阿里云。
??迷你计算机也称为小型机,即普通服务器,不需要特殊的空调场所,具备不错的算力,可以完成较复杂的运算。普通的服务器已经替代了传统的大型机,成为大规模企业计算的中枢。
??高端的通用微型计算机,提供比个人计算机更强大的性能,类似于普通台式电脑,体积较大,但性能较强。
??微型计算机又称为个人计算机,是最普通的一类计算机。麻雀虽小,五脏俱全,从构成的体质上来讲,个人计算机与前面的分类的无异。
??冯诺依曼体系:将程序指令和数据一起存储的计算机设计概念结构。在冯诺依曼体系出现前,早期的计算机仅含固定用途程序,如改变程序就需要更改结构,重新设计电路,也就是不能先打会儿游戏然后再写会儿代码,这样就很影响我们的使用体验,所以就提出将程序存储起来,并设计成通用电路,即存储程序指令,设计通用电路。
??冯诺依曼体系提出:计算机必须有一个存储器、有一个控制器、有一个计算器、有输入设备和输出设备。这样就能够把需要的程序和数据送至计算机中(输入设备),能够长期记忆程序、数据、中间结果及最终运算结果的能力(存储器),能够具备算术、逻辑运算和数据传送等数据加工处理的能力(运算器、控制器),能够按照要求将处理结果输出给用户(输出设备)。
??由于CPU处理数据的速度要远快于存储器的存储速度,所以CPU和存储器的分开会造成芬诺伊曼瓶颈,也就是CPU和存储器之间的速率问题无法调和。
??现代计算机在冯诺曼体系结构基础上进行修改,解决CPU与存储设备之间的性能差异问题。
??我们将人类语言变为计算机能看懂的语言,需要进行语言之间的转换。程序翻译就是将较为高级的计算机语言L1转为较为低级的计算机语言L0(编译器),L0就是计算机实际执行的语言。程序解释就是把较为高级的语言L1,作为用L0语言实现的一个程序的输入,然后得到较为低级计算机语言L0。
程序翻译与程序解释的对比:
??程序翻译的常见语言:C/C++, Object-C, Golang; 程序解释的常见语言:Python, Php, JavaScript。而Java和C#是属于翻译加解释性语言,Java程序转为JVM字节码的过程是程序翻译,由JVM字节码变成机器码的过程是程序解释。
硬件逻辑层:门、触发器等逻辑电路组成,属于电子工程领域。
微程序机器层:编程语言是微指令集,微指令所组成的微程序直接交由硬件执行。
传统机器层:编程语言是CPU指令集(机器指令),编程语言和硬件直接相关,不同架构的CPU使用不同的指令集。一条机器指令对应一个微程序,一个微程序对应一组机器指令。
操作系统层:向上提供了简易的操作界面,向下对接了指令系统,管理硬件资源,操作系统层是硬件和软件之间的适配层。
汇编语言层:编程语言是汇编语言,汇编语言可以翻译成可直接执行的机器语言,完成翻译过程的程序就叫汇编器。
高级语言层:编程语言为广大程序员所接受的高级语言,高级语言的种类非常多,有几百种,常见的高级语言有C/C++、Java、Python、Golang等。
应用层:满足计算机针对某种用途而专门设计,例如常见的办公软件Excel,Word,PPT等。
??使用7个bits就可以完全表示ASCII码,包含95个可打印字符,33个不可打印字符(包括控制字符),即 33+95=128=27,但是这个ASCII码在很多应用和很多国家中的符号都无法表示,例如数学符号:“\(\div\) \(\neq\) \(\geq\) \(\approx\) \(\pi\)”。所以在第一次对ASCII码进行扩充时,7bits=> 8bits,在可拓展的ASCII码中,包含了常见的运算符,带音标的欧洲字符,和其他常用符、表格等。
??字符编码集的国际化:由于欧洲、中亚、东亚、拉丁美洲国家的语言多样性,造成语言体系不一样,不以有限字符组合的语言,尤其是中国、韩国、日本的语言最为复杂。国标2312(GB2312):《信息交换用汉字编码字符集-基本集》是中文编码集,一共收录了7445个字符,包括6763个汉字和682个其他符号。Unicode(统一码、万国码、单一码)定义了世界通用的符号集,UTF-*实现了编码,UTF-8以字节为单位对Unicode进行编码。Unicode是兼容全球的字符集。
什么是总线?
??总线提供了对外的接口,不同设备可以通过USB(Universal Serial Bus)接口进行连接,连接的标准,促使外围设备接口的统一。
??当我们的输入设备向计算机中输入信息,要求计算机给出指定输出时,这时需要IO总线来进行总线连接。
总线的分类?
总线的仲裁:为了解决总线使用权的冲突问题
总线的仲裁方法:
??常见的输入设备:分为字符输入设备和图像输入设备。字符输入设备就如键盘,图像输入设备如鼠标、数位板、扫描仪等。
??常见的输出设备:显示器、打印机、投影仪
??输入输出接口的通用设计:我们需要考虑如何向设备发送数据?如何读取数据?该设备有没被占用?设备是否已经启动?设备是否已经连接?等等还有其他问题,基于对输入输出设备接口通用设计的考虑,至少应该有以下几部分:
存储器的分类:
存储器的层次:
??对于存储器,我们希望它读写速度快,存储容量大,而价格最好低一些。存储器的层次结构如下图:
??缓存:指的就是CPU中的寄存器以及高速缓存;主存:计算机中的内存;辅存:计算机的外部存储设备,比如磁盘、U盘、移动硬盘等。
缓存-主存层次:
主存-辅存层次:
??计算机突然断电,内存数据就会丢失,但是计算机断电,磁盘数据不会丢失。
??字:是指存放在一个存储单元中的二进制代码组合
??字块:存储在连续的存储单元中而被看作是一个单元的一组字节
??一个字快有32位,一个字快共B个字,主存中共M个字块,则主存总字数=B*M,主存总容量(bits)=B*M*32。字的地址包含两部分:前m位指定字快的地址,后b位指定字在字快中的地址。
例子:假设主存用户空间容量位4G,字快大小为4M,字长为32位,则对于字地址中的快地址m和块内地址b的位数,至少应该是多少?
??由于1G=1024M,所以4G=4096M,由于字快大小为4M,所以字快数为:\(4096\div4=1024\),所以字快地址m=\(\log_2 1024=10\),块内字数为\(4M\div32bit=1048576bit\),块内地址b=\(\log_2 1048576=20\),所以快地址m的位数至少为10,块内地址b的位数最少为20。
??我们已经知道在CPU与主存之间存在高速缓存,当CPU需要的数据在缓存里时,则CPU直接从高度缓存中读取数据即可,不需要去访问主存,但当CPU需要的数据不在缓存里时,则需要去主存拿。由于CPU的处理速度远远快于主存的读取速度和数据传输速度,所以这样会导致CPU空转来等待数据传输,造成资源上的浪费。所以我们尽可能的让CPU去高速缓存中读取数据,因此我们需要一个量化指标,这个量化指标就是命中率。命中率是衡量缓存的重要性能指标,理论上CPU每次都能从高速缓存中读取数据的时候,命中率为1。假设访问主存次数为\(N_m\),访问Cache次数为:\(N_c\),则命中率h为:\(h=\frac{N_c}{N_c+N_m}\)。现在来看看访问效率e,假设访问主存时间为\(t_m\),访问缓存时间为\(t_c\),则访问Cache-主存系统的平均时间为:\(t_a=ht_c+(1-h)t_m\),则访问效率e为:\(e=\frac{t_c}{t_a}=\frac{t_c}{ht_c+(1-h)t_m}\)
例子:假设CPU在执行某段程序时,共访问了Cache命中2000次,访问主存50次,已知Cache的存取时间为50ns,主存的存取时间为200ns,求Cache-主存系统中的命中率、访问效率和平均访问时间。
????命中率:\(h=\frac{N_c}{N_c+N_m}=\frac{2000}{2000+50}=0.97\)
????访问效率:\(e=\frac{t_c}{t_a}=\frac{t_c}{ht_c+(1-h)t_m}=\frac{50}{0.97\ast50+(1-0.97)200}=0.917=91.7\%\)
????平均访问时间:\(0.97\ast50+(1-0.97)200=54.5ns\)
??由于高速缓存的运行需要良好的缓存替换策略。什么是缓存替换策略呢?就是当高速缓存中没有数据时,需要从主存中载入所需要的数据。高速缓存中常见的替换策略:
寻址方式 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
立即寻址 | 速度块 | 地址码位数限制操作数表示范围 |
直接寻址 | 寻找操作数简单 | 地址码位数限制操作数表示范围 |
间接寻址 | 操作数寻址范围大 | 速度较慢 |
控制器是协调和控制计算机运行的,计算机的控制器主要组成部分如下:
运算器是用来进行数据加工运算的,主要组成部分如下:
??进制是一种计数方式,亦称为进位计数法或位值计数法,用有限种数字符号来表示无线的数值,使用的数字符号的数目称为这种进位制的基数或底数。例如n=10[0-9]称为十进制;还有例如玛雅文明的玛雅数字,因努伊特的因努伊特数字使用的就是二十进制;像时间、坐标、角度等量化数据使用的就是六十进制。但我们使用的计算机喜欢二进制,但是使用二进制表达太长了,使用大进制可以解决这个问题,计算机常用的大进制有八进制、十六进制。因为八进制和十六进制都满足2的n次方要求。例如1024分别使用二进制、八进制、十六进制表示为:1024 = 0b1000000000 = oO2000 = ox400
1.整数十进制和二进制的互相转换
??(整数)十进制转换二进制:重复相除法。例子:十进制数101转为二进制:如下
重复除以2 | 得商 | 取余数 |
---|---|---|
101/2 | 50 | 1 |
50/2 | 25 | 0 |
25/2 | 12 | 1 |
12/2 | 6 | 0 |
6/2 | 3 | 0 |
3/2 | 1 | 1 |
1/2 | 0 | 1 |
??最后,倒着取余数,所以101的二进制表示是:1100101。二进制转为十进制使用的是按权展开法:\(1100101 = 1 \times 2^6 + 1 \times 2^5 + 0 \times 2^4 + 0 \times 2^3 + 1 \times 2^2 +0 \times 2^1 + 1 \times 2^0 = 101\)
??再举一个例子:十进制数237转为二进制,如下
重复除以2 | 得商 | 取余数 |
---|---|---|
237/2 | 118 | 1 |
118/2 | 59 | 0 |
59/2 | 29 | 1 |
29/2 | 14 | 1 |
14/2 | 7 | 0 |
7/2 | 3 | 1 |
3/2 | 1 | 1 |
1/2 | 0 | 1 |
??最后倒着取数,所以237的二进制表示是:11101101。使用按权展开法把二进制转为十进制:\(11101101 = 1 \times 2^7 + 1 \times 2^6 + 1 \times 2^5 + 0 \times 2^4 + 1 \times 2^3 + 1 \times 2^2 +0 \times 2^1 + 1 \times 2^0 = 237\)
??二进制转为十进制:按权展开法的的计算公式如下:
\(N = d_{n-1}d_{n-2}...d_1d_0 = d_{n-1}r^{n-1} + d_{n-2}r^{n-2} + d_1r +d_0\)
2.小数十进制和二进制的互相转换
??如果这个十进制是小数,则使用重复相乘法。例如 \(\frac{25}{32}\)转为二进制,如下:
重复乘以2 | 得积 | 取整 |
---|---|---|
\(\frac{25}{32} \times 2\) | \(\frac{25}{16} = 1+\frac{9}{16}\) | 1 |
\(\frac{9}{16} \times 2\) | \(\frac{9}{8} = 1+\frac{1}{8}\) | 1 |
\(\frac{1}{8} \times 2\) | \(\frac{1}{4} = 0+\frac{1}{4}\) | 0 |
\(\frac{1}{4} \times 2\) | \(\frac{1}{2} = 0+\frac{1}{2}\) | 0 |
\(\frac{1}{2} \times 2\) | \(1 = 1+0\) | 1 |
??最后顺着取整数:\(\frac{25}{32}\)的二进制表示为:0.11001。现在再使用按权展开法把二进制转为十进制数:
\(N = 0.11001 = 1 \times 2^{-1} + 1 \times 2^{-2} + 0 \times 2^{-3} + 0 \times 2^{-4} + 1 \times 2^{-5} = 0.78125 = \frac{25}{32}\)
??正的237使用二进制表示为:+237 = 011101101 ,负的237使用二进制表示为:-237 = 111101101,在计算机中,使用0表示正数,使用1表示负数。但计算机是怎么判断它是数字位还是符号位的呢?这就需要使用原码表示法了,在原码表示法中,使用0表示正数,使用1表示负数,规定符号位位于数值的第一位,表达简单明了,是我们最容易理解的表示法。0有两种表示法:00或10,在使用原码进行运算时,会非常复杂,特别是两个操作符号不同的时候,我们需要进行判断两个操作数得绝对值大小,使用绝对值大的数减去绝对值小的数,对于符号值,以绝对值大的为准。因此我们希望找不到不同符号操作数运算更加简单得方法,也就是可以使用正数来代替负数,使用加法操作来代替减法操作,从而消除减法。于是出现了二进制的补码表示法,补码的定义如下:
例1:x=-13,计算x的二进制原码和补码
原码:x=1,1101
补码:\(2^{n+1} + x = 2^{4+1} - 13 = 100000 - 1101 = 10011\),这里的最高位1是符号位
补码:x = 1,0011
例2:x=-7,计算x的二进制原码和补码
原码:x=1,0111
补码:\(2^{n+1} + x = 2^{4+1} - 7 = 100000 - 0111 = 1 1001\),这里的最高位1是符号位
补码:x = 1,1001
例3:x=-1,计算x的二进制原码和补码
原码:x=1,0001
补码:\(2^{n+1} + x = 2^{4+1} - 1 = 100000 - 0001 = 1 1111\),这里的最高位1是符号位
补码:x = 1,1111
??我们引入补码的初衷是由于减法运算复杂,希望找到使用正数代替负数的方法,使用加法代替减法操作,从而消除减法,但是通过上面例子可以看到,补码的引入,并没有实现校除减法的目的。于是就提出了反码,反码的目的是找出原码和补码之间的规律,消除转换过程中的减法,反码的定义如下:
例1:x=-13,计算x的二进制原码和反码
原码:x=1,1101
补码:\((2^{n+1} - 1) + x = (2^{4+1} -1) - 13 = 011111 - 1101 = 10010\),这里的最高位1是符号位
补码:x = 1,0010
例2:x=-7,计算x的二进制原码和反码
原码:x=1,0111
补码:\((2^{n+1} - 1) + x = (2^{4+1} -1) - 7 = 011111 - 0111 = 11000\),这里的最高位1是符号位
补码:x = 1,1000
我们可以根据反码补码的定义进行计算,找一找三者的关系:
十进制 | 原码 | 补码 | 反码 |
---|---|---|---|
13 | 0,1101 | 0,1101 | 0,1101 |
-13 | 1,1101 | 1,0011 | 1,0010 |
-7 | 1,0111 | 1,1001 | 1,1000 |
-1 | 1,0001 | 1,1111 | 1,1110 |
??根据这个表格中数据,我们可以发现正数原码、补码、反码的值都是一样的;负数的反码等于原码除符号位外都按位取反,负数的补码等于反码+1。同样的,小数的二进制也满足这个规律,二进制小数的补码定义如下:
例1:\(x=\frac{9}{16}\),计算x的二进制原码、反码和补码
原码:x=0,0.1001 反码:x=0,0.1001 补码:x=0,0.1001
例2:\(x=-\frac{11}{32}\),计算x的二进制原码、反码和补码
原码:x=1,0.01011 反码:x=1,1.10100 补码:x=1,1.10101
??定点数的表示方法:纯小数的小数点放在符号位与数值位之间,纯整数的小数点放在数值位末尾,我们的定点数的保存需要乘以比例因子。
定点数的纯小数表示:
数值 | 符号位 | 数值位 |
---|---|---|
0.1011 | 0 | 1011 |
-0.1011 | 1 | 1011 |
定点数的纯整数表示:
数值 | 符号位 | 数值位 |
---|---|---|
1011 | 0 | 1011 |
-1011 | 1 | 1011 |
由于计算机处理的很大程度上不是纯小数或纯整数,如果数据范围很大,定点数就难以表达。
??浮点数的表示格式:使用科学计数法表示浮点数,\(123450000000 = 1.2345 \times 10^11\),1.2345是尾数,10是基数,11是阶码。浮点数的表示格式为:\(N = S \times r^j\),S代表尾数,r代表基数,j表示阶码,尾数规定使用纯小数。例子如下:
\(N = S \times r^j\)
\(11.0101 = 0.110101 \times 2^10\),这里都是二进制表示,阶码10对应十进制数为2
\(11.0101 = 0.0110101 \times 2^11\),这里都是二进制表示,阶码11对应十进制数为3
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位(8位) |
---|---|---|---|
0 | 10 | 0 | 11010100 |
0 | 11 | 0 | 01101010 |
??浮点数的表示范围:假设阶码值取m位,尾数值取n位,\(N = S \times r^j\),阶码能够表示的最大值为:\(2^m-1\),阶码表示范围为:\([-(2^m-1),2^m-1]\);尾数能够表示的最大值为:\(1 - 2^{-n}\),尾数能够表示的最小值为:\(2^{-n}\),尾数表示的范围为:\([-(1 - 2^{-n}),-2^{-n}]\)??\([2^{-n},1-2^{-n}]\)
单精度浮点数:使用4字节、32位来表示浮点数(float)
双精度浮点数:使用8字节、64位来表示浮点数(double)
浮点数的规格化:尾数规定使用纯小数,尾数最高位必须是1.
例1:设浮点数的长度为16位,阶码为5位,尾数为是11位,将十进制数\(\frac{13}{128}\)表示为二进制浮点数
??由于正数的原码=反码=补码:\(x = 0.0001101000\),浮点数的规格化:\(x = 0.1101000 * 2^{-11}\)
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
1 | 0011 | 0 | 1101000000 |
例2:设浮点数的长度为16位,阶码为5位,尾数为是11位,将十进制数\(-54\)表示为二进制浮点数
??原码:\(x = 1,110110\),浮点数的规格化:\(x = -0.110110 * 2^{-110}\),由于尾数为110110 0000,则尾数反码为:001001 1111,尾数补码为:001010 0000
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
0 | 0110 | 1 | 001010 0000 |
定点数与浮点数的对比:
总结:浮点数在数的表示范围、精度、溢出处理、编程等方面均优于定点数;浮点数在数的运算规则、运算速度、硬件成本等方面不如定点数。
整数加法:A[补] + B[补] = [A+B][补](mod\(2^{n+1}\))
小数加法:A[补] + B[补] = [A+B][补](mod2)
注意:定点数的加减法运算,数值位与符号位一同运算,并将符号位产生的进位自然丢掉
例1:A=-110010,B=001101,求A+B
??A[补] = 1,001110,B[补] = B[原] = 0,001101,A[补] + B[补] = (A+B)[补] = 1,011011,则A + B = -100101
例2:A=-0.1010010,B=0.0110100,求A+B
??A[补] = 1,1.0101110,B[补] = B[原] = 0.0110100,A[补] + B[补] = (A+B)[补] = 1,1.1100010,则A + B = -0.0011110
例3:A=-10010000,B=-11010000,求A+B
??A[补] = 1,01110000,B[补] = 1,00110000,A[补] + B[补] = (A+B)[补] = 0,10100000,则A + B = 10100000,将结果转为十进制表示是160。我们可以把A和B转为十进制进行运算:A=-144,B=-208,A+B=-352,我们会发现二进制的计算结果是错误的。这是由于我们在计算时,对符号位的进位自然丢掉了,这是就发生了溢出,那我们如何来判断溢出呢?双符号位判断法:单符号位表示变成双符号位:0=>00,1=>11,双符号位产生的进位丢弃,结果的双符号位不同则表示溢出。
整数减法:A[补] - B[补] = A + (-B)[补](mod\(2^{n+1}\))
小数减法:A[补] - B[补] = A + (-B)[补](mod2)
-B[补]等于B[补]连同符号位按位取反,末位加一
??运算过程:对阶->尾数求和->尾数规格化->舍入->溢出判断
\(x = 0.1101 \times 2^{01}\)
\(y = (-0.1010) \times s^{11}\)
对阶:浮点数尾数运算简单,浮点数位数实际小数位与阶码有关,阶码按小阶看齐大阶的原则。对阶的目的是使得两个浮点数阶码一致,使得尾数可以进行运算
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
00 | 0001 | 00 | 1101 |
00 | 0011 | 11 | 1010 |
对阶后:
\(x = 0.001101 \times 2^{11}\)
\(y = (-0.1010) \times s^{11}\)
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
00 | 0011 | 00 | 0011(01) |
00 | 0011 | 11 | 1010 |
舍去01,在进行尾数求和,x[原]=00.0011,x[补]=00.0011,y[原]=11.1010,y[补]=11.0110,S=(x+y)[补]=11.1001
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
00 | 0011 | 11 | 1001 |
尾数规格化:对补码进行规格化需要判断两种情况:S>0和S<0,S[补] = 00.1xxxxxxx(S>0),S[补] = 11.0xxxxxxx(S<0),符号位与最高位不一致,如果不满足此格式,则需要进行左移,同时阶码相应变化,以满足规格变化。
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
00 | 0011 | 11 | 1001 |
S = (x + y)[补] = 11.1001 = 11.(1)0010(左移)
阶码符号位 | 阶码数值位 | 尾数符号位 | 尾数数值位 |
---|---|---|---|
00 | 0010 | 11 | 0010 |
S=(x+y)[补]=11.0010 ?? (x+y)[原]=-0.1110 ?? \(x+y=-0.1110\times2^{10}\)
??尾数规格化一般情况下都是左移,双符号位不一致得情况下需要右移(定点运算得溢出情况),右移的话需要进行舍入操作,舍入就是指“0舍1入”法(二进制得四舍五入),S[补]=10.10110111,由于双符号位不一致,所以需要进行右移操作,S[补] = 11.010110111,同时阶码需要加1。对于定点数运算来说,双符号位不一致为溢出,对于浮点数运算来说,浮点数尾数双符号位不一致不算溢出,因为尾数符号可以进行右规,浮点数运算主要通过阶码得双符号位判断是否溢出,如果规格化后,阶码双符号位不一致,则认为是溢出。
标签:打印 比例 体系 a+b 高度 推出 不能 2008年 诺伊曼
原文地址:https://www.cnblogs.com/reminis/p/12896053.html