原文地址：http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算 ?...浮点数在计算机中的存储 IEEE标准 首先科普一下 js 中使用的二进制浮点数算术标准 IEEE_754 他采用的存储格式为： E = (-1)^ × M × ^E (-1)^s表示符号位，当s=0，...这时，浮点数就采用上面的规则表示，即指数 E 的计算值减去 127（或1023），得到真实值，再将有效数字 M 前加上第一位的 1。 E 全为 0。...另外，由于js并没有特别区分整型和浮点型，实际上整型在 js 里面也是用浮点数的结构存储的，不过放在了尾数部分，以便于在计算过程总能随意自由切换。...那要怎么在 js 中尽可能准确的计算出结果，以及怎么判断两个小数是否相等呢，敬请期待下回分解～ 参考资料 IEEE_754-1985 how to round binary fractions 浮点数的二进制表示
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/articl...
贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算...: "+float_caculator.add(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444+23.45674231)); alert("高精度减法计算结果:..."+float_caculator.minus(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444-23.45674231)); alert("高精度乘法计算结果...: "+float_caculator.mul(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444*23.45674231)); alert("高精度除法计算结果:..."+float_caculator.div(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444/23.45674231)); 测试结果如下: 加法 ?
引言--浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。这个问题主要源于浮点数的存储方式。...前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能，解决了JavaScript中浮点数精度问题。...Math.js还具有表达式解析和求值功能，可以处理复杂的数学表达式。Decimal.jsDecimal.js是一个专门用于高精度浮点数计算的JavaScript库。...Big.jsBig.js是另一个用于高精度计算的JavaScript库。它也使用字符串来表示数字，并提供了大整数和大浮点数的支持。...Big.js支持基本运算符、比较操作、取模运算等，并具有可配置的舍入模式和格式化选项。这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点数精度问题。
本文将重点介绍其中的DSPFP32，它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。 DSPFP32包括一个单精度浮点加法器和乘法器。它们可以独立使用，也可以组合为乘累加操作。...如果你使用fabric routing将FPA输出外部连接到B输入，你可以在5个时钟周期的延迟下计算类似FPM=A*(C+D)的东西。...第二张图显示了FP32乘法器和加法器内部连接为MAC，因此可以在4个时钟周期的延迟下计算FPA=C+AB或FPA=FPA+AB。...虽然这些图中没有显示，但FPA和FPM都可以路由到PCOUT端口，因此使用P级联输出从相邻的DSP借用一个乘法器，你也可以在四个时钟周期的延迟内计算FPA=C+A1B1+A2B2，因此可以用4个DSPFP32...在早期的FPGA系列中，浮点设计总是可能的，Xilinx多年来一直提供基于fabric的软浮点IP，但硬化的DSPFP32现在提供了使用单个DSP58原语和几乎没有fabric资源的选项，具有更低的延迟
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...PHP的bug么? ...可见, 这个问题的关键点就是: “你看似有穷的小数, 在计算机的二进制表示里却是无穷的” so, 不要再以为这是PHP的bug了, 这就是这样的….. ...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 <?...这些函数在涉及到有关金钱计算时比较有用，比如电商的价格计算。
public class Arith { // 默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE ...
由于接触JS不久，关于JS的浮点数的计算更是之前没有用过，这次写JS项目发现的这个问题：0.1+0.2=0.3000000000004，为什么会出现这么奇怪的问题呢 ？...在网上找了一些资料，JS作为解释性语言，直接计算会有浮点数精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。 解决方案： 一....有种最简单的解决方案，就是给出明确的精度要求，在返回值的过程中，计算机会自动四舍五入，比如： var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( parseFloat((numA...在浮点数计算的时候，很多时候产生的都是这种极限数据，如果要精确进行整数转换，要放大的倍数过大。...10 的 n 次幂，换算成计算机能够精确识别的整数，然后再除以 10 的 n 次幂，大部分编程语言都是这样处理精度差异的，我们就借用过来处理一下 JS 中的浮点数精度误差。
在js中使用toFixed时，执行的并不是严格的四舍五入，使用的是银行家舍入规则： 我们来看下代码： (9999.0351).toFixed(2) "9999.04" (9999.0450).toFixed
浮点数的精度问题不是JavaScript特有的，因为有些小数以二进制表示位数是无穷的： 十进制 二进制 0.1 0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101...= 0.1 ` 的非bug型问题发生呢？...下面给出一种目前用的比较多的解决方案, 在判断浮点运算结果前对计算结果进行精度缩小，因为在精度缩小的过程总会自动四舍五入: (1.0-0.9).toFixed(digits) // toFixed
大家知道只要有种群的目标函数值和PF前沿，按道理将是可以计算IGD的 错误分析 遇到以下错误： ? 追踪错误后发现，错误来源于： ?...这里的front[i]越界了，在MTO中，计算IGD时，max和min应该是target任务的obj维度，而不是总的维度。...Problemset,这个参数默认的是统一空间的维度，即问题的最大维度Solution sol = new Solution(problemSet); 这种方式是initialize 种群的时候是可取的，但是计算...getStartObjPos(); int end = problemSet.get(pid).getEndObjPos(); //最关键的是这里，需要对目标值修改为当前任务目标个数 //否则会出bug
浮点数计算在软考中的考查形式一般为选择题，要求选择正确的或者错误的是什么，所以需要学习浮点数的基本运算流程。...另外在本科《计算机组成原理》中还学过 IEEE754单精度 浮点数运算，所以一块复习。...---- 二、尾数计算 在进行 A + B 的计算中，因为 B 的阶乘（8）要小于 A 的阶乘（9），所以临时将 B 的数值改为 0.1056 x 10^9。...最后再套上阶乘，结果就是 1.179 x 10 ^9，计算完毕。 ---- 三、IEEE754 单精度浮点数运算 IEEE754 单精度浮点数运算可以解决浮点数进制转换的问题，具体流程如下图所示。...---- 四、总结 本文对浮点数计算流程和 IEEE754 进行了复习，主要是要了解浮点数对接和尾数相加的流程。
在小程序框架中对于浮点数计算存在误差情况。 ?...num2: 10.2, } this.setData({ num3: this.data.num1 + this.data.num2 }) {{num3}} 计算结果...以下为错误写法： {{(num1+num2).toFixed(2)}} 小程序是不支持在视图层写任何js的，包括过滤器filters等，推荐在渲染之前，将数据格式化，或者用wxs
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
前言 开发过程中免不了有浮点运算，JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点...（64），64位中 1位浮点数中符号，11存储指数，52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的，所以从53位开始就会舍入（舍入规则是0舍1入），这样就造成了“浮点精度问题”（由于舍入规则有时大点.../decimal.js API: http://mikemcl.github.io/decimal.js/ NPM: https://www.npmjs.com/package/decimal.js... 先安装decimal.js npm install --save decimal.js 把上面的示例，用decimal.js运算一次，对比一下结果 image.png var Decimal =...说明： “浮点问题”不算是问题，它一直就是这样，也不是JavaScript独有的， 所以这个锅不应该它背^_^!
浮点数丢失产生原因 JavaScript中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...计算机中的数字都是以二进制存储的，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字 如果要计算 0.1 + 0.2 的结果，计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制，然后相加，...一般用于高精度计算。比如会计制度经常需要对很长的数字串作准确的计算。相对于一般的浮点式记数法，采用BCD码，既可保存数值的精确度，又可免去使电脑作浮点运算时所耗费的时间。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !...:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源 如有不妥之处，请到本人源站留言。
在知乎上上看到如下问题： 浮点数精度问题的前世今生？ 1.该问题出现的原因 ？ 2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？...再看到这几篇长文《[ JS 基础 ] JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript 七种数据类型》，略有所悟，整理如下： 这个问题并不只是在...浮点数丢失产生原因 JavaScript 中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...一般用于高精度计算。比如会计制度经常需要对很长的数字串作准确的计算。相对于一般的浮点式记数法，采用BCD码，既可保存数值的精确度，又可免去使电脑作浮点运算时所耗费的时间。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
float和double数据类型对金融计算（甚至是军事用途）都是有害的，永远不要用它们来进行货币计算。如果精度是您的需求之一，那么使用BigDecimal。...损失的原因 浮点算术 在计算中，浮点运算(FP)是一种使用公式化的实数表示法作为近似来支持范围和精度之间的权衡的算法。 根据维基百科: 有理数是否有终止展开式取决于基数。...这意味着，如果以十进制格式编写的数字看起来很短且精确，那么在转换为二进制浮点数时可能需要近似处理。...实际上，使用BigDecimal可以计算出小数点后20亿的位置，唯一的限制是可用的物理内存。 这就是为什么在财务计算中我们总是喜欢使用BigDecimal或BigInteger。...特别指出 基本类型:如果不需要十进制精度，int和long对于货币计算也很有用。
官方文档：http://mikemcl.github.io/big.js/ 使用方法： x = new Big(0.1); y = x.plus(0.2); // '0.3' var a=Big(0.7
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