为什么0的0次方等于NaN?

  一种直译式脚本语言,是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言,内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能。

  说明:如果把NaN与任何值(包括其自身)相比得到的结果均是false,所以要判断某个值是否是NaN,不能使用==或===运算符。

  提示:isNaN()函数通常用于检测parseFloat()和parseInt()的结果,以判断它们表示的是否是合法的数字。当然也可以用isNaN()函数来检测算数错误,比如用0作除数的情况。

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已经很久没有写技术文章了,脑袋瓜有点生锈,写的不好别见怪,今天就是想带点干货给大家分享一下。文章的内容有一点点难度,不过基本都是计算机组成原理的知识,算是温故而知新吧!

学过JavaScript的童鞋应该非常清楚,0.1 + 0.2 是不等于0.3的,而是等于0.00004,至于为什么会这样?好像有点说不清楚,只知道是JavaScript精确度问题,其他不得而知了。没关系,看完慢慢就懂了!

说明:转换过程就不在这边描述了

IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用。
这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)),一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的“浮点数运算符”;它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式)。百度百科

上图是64位的双精度浮点数,最高位是符号位S(sign),中间的11位是指数E(exponent),剩下的52位为尾数(有效数字)M(mantissa)。

根据IEEE 754标准,任意一个浮点数的二进制都可以用如下公式进行表示:

S为符号位:表示浮点数的正负(0代表正数,1代表负数);

E为指数位:存储指数,该数都会加上一个常数(偏移量),用来表示次方数;

M为尾数位:表示有效位(尾数),超出的部分自动进1舍0;

双精度的浮点数真值(带有正负号的数值是真值)最终可以表示为:

说明:E是无符号整数,长度是11位,取值范围是为0~2047。因为科学计数法中的指数是可以为负数,所以约定减去一个中间数(偏移量)1023,[0,1022] 表示为负,[1024,2047] 表示为正。

大部分二进制浮点数都以规格化格式进行存放,以便将有效数字的精度最大化,提升精确度。

小数点向右移动4位,让其小数点左边只有一个“1”。

根据IEEE754标准,双精度浮点的尾数只能存储52位,加粗的“1”是第53位,根据进1舍0的原则进行操作,操作后的值为:

指数-4等于1019(E) – 1023(常量),由此可得E等于1019,把1019转为二进制。

说明:第一部分为符号位;第二部分为指数位;第三部分为尾数位;

小数点向右移动3位,让其小数点左边只有一个“1”。

加粗的“1”是第53位,根据进1舍0的原则进行操作,操作后的值为:

指数-3等于1020(E) – 1023(常量),由此可得E等于1020,把1020转为二进制。

说明:第一部分为符号位;第二部分为指数位;第三部分为尾数位;

对阶的目的是使两数的小数点位置对齐,方便两数进行运算,换句话说就是两数的阶码要相等。根据小阶向大阶看齐的原则,应使0.1的尾数向右移动1位(可以理解为小数点向左移动1位),阶码加1。

尾数向右移动1位后,阶码和尾数的值变化如下:

加粗的“1”是右移补的位,加粗的0是舍去的位,根据IEEE 754标准双精度浮点的尾数只能存储52位,遵循进1舍0的原则进行操作。

0.1的科学计数法表示:

0.1的二进制存储格式:

尾数部分M通常都是规格化表示的,非"0"的尾数其第1位总是"1",而这一位也称作隐藏位,因为存储的时候该位会被省略。比如存储1.0110时,只存储尾数0110,等到读取的时候才把第1位的1加补上去,这么做相当于多保存了1位有效数字。

根据尾数求和的结果,进行规格化处理,即尾数向右移1位,阶码加1。

尾数只能存储52位,加粗的“1”需要舍去,根据进1舍0的原则进行操作可得:

指数-2等于1021(E) – 1023(常量),由此可得E等于1021,把1021转为二进制;

浮点数的溢出其实是阶码的溢出表现出来的,在算术运算过程中要检查是否产生了溢出。若阶码正常,算术运算正常结束;若阶码溢出,则要进行相应处理。

如上求和结果的阶码为,没有产生溢出,因此运算结束。

二进制存储格式是计算机存储和运算的格式,此时把二进制转为十进制,我们可以看看最终求和的值会是多少?

规格化的值是转为非规格化

指数的值为2,将规格化的小数点向左移动2位即可。

非规格化的值转成十进制

为了方便大家学习与实践,提供如下PHP实践代码,它是将“0.110100”转成十进制的功能代码,大家可以尝试测试一下。

好了,干货分享完毕,谢谢大家!

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物体的热辐射强度为啥和绝对温度的四次方成正比,nandao难道是四维空间?


因为物体的据对温度是物体分子热运动产生的,而分子是在三围空间中做不规则运动,所以应该是三次方。是这样么?


难道不是普朗克定律对波长积分得到的吗


引力大小和空间维度有关系,所以三维和七维比较舒适……至于楼主说的……我只是路过


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