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循环神经网络

关于matlab的单精度与双精度

發布時間:2025/4/16 循环神经网络 61 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 关于matlab的单精度与双精度 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

在matlab中有這么兩個函數

hex2num(str),將16進制字符串str(默認雙精度)轉換成一個數(如果加一個類型轉換可以轉換為單精度hex2num(single(str))

num2hex(num),將一個雙精度的數num(默認)裝換成16進制字符串(當然也可以強制轉換num2hex(single(num))?? )

注意,我上面所提到的16進制數,并非其邏輯上的16進制,而是其機器上的2進制數對應的16進制

?

比如

一個10進制(邏輯上)數3.5 對應的16進制(邏輯上)數為3.8

matlab里面的dec2hex() 和 hex2dec都是邏輯上的轉換? // 當然如果你這樣輸入 dec2hex(3.5) 會出錯,因為這個函數只是針對整數

?

一個單精度精度數和一個雙精度數在matlab里面是這樣存儲的

先將浮點數3.5轉換成其邏輯上的2進制,比如3.5對應的2進制為11.1,然后寫成科學計數1.11*2^1

?

容易知道,寫成科學計數法之后第一位一定是1,所以這一位不用管,只記錄其尾數(1.11)11,

其指數是1,符號是正號(0)

?

單精度的格式

X /XXXX XXXX / XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXX

第一部分為符號為,即正為0,負數為1

第二部分為指數為,表示-127~128,而其范圍為0~255,所以實際存儲是實際指數+127,即1+127=128? 1000 0000

第三部分是尾數,即11

?

所以3.5在計算機中就是表示為0100 0000 1100 0000 0000 0000 0000 0000,數一數應該是32位,單精度就是32位


所以其對應的16進制就是
40600000


可以到matlab里面驗證一下

>>num2hex(single(3.5))

?

?雙精度的格式

X/XXX XXXX XXXX /XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX

其余與單精度一樣

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于matlab的单精度与双精度的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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