赛扬M520浮点运算速度是多少？
性能和奔四2。4G差不多，功率小得多，还是64位的。浮点运算当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。徐如倜或者我们在进行枪战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作；而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。
这都是浮点运算能力的差异导致的。浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差 现在大多数机器都是32位的，也就是说32为都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1，对于有符号的话就是
-2^31 到 2^31-1。
如果是实数的话，就不是这样了，机器有两种办法表示实数，一种是定点，就是小数点位置是固定的，一种是浮点，就是小数点位置不固定，计算方法也比较麻烦，通常会比整数运算代价大很多FPU->Floating Point Unit,浮点运算部件 BCD->Binary Coded Decimal 压缩的二十进制数,是用4个位来表示数字0~9,一个byte表示两个十进制数,比如01111001表示89 科学计数法:这是科学的~~~具体含义查查初中还是小学的数学课本 D:) 浮点运算使用三种不同的数据: 1)整数(Integer),又分为字,短整数(Short Integer)和长整数(Long Integer) 2)实数(Real)分单精度(Single Real)和双精度(Double Real) 3)压缩的二十进制数(BCD) 下面是其位数(bits)和能表示的大致范围和 Type Length Range Word Integer 16 bit -32768 to 32768 Short Integer 32 bit -2。
14e9 to 2。14e9 Long Integer 64 bit -9。22e18 to 9。22e18 Single Real 32 bit 1。18e-38 to 3。
40e38 Double Real 64 bit 2。23e-308 to 1。79e308 extended Real 80 bit 3。 37e-1932 to 1。
18e4932 Packed BCD 80 bit -1e18 to 1e18 双精度数和扩展精度数表示范围对一般应用来说已经足够大了! 1)整数,以补码形式存储,正数的补码是其本身,负数补码是其绝对值的各位变反后加1,下面是实际存储的例子: 0024 var1 dw 24 FFFE var2 dw -2 00004D2 var3 dd 1234 FFFF85 var4 dd -123 0~02694var5 dq 9876 2)BCD数 在FPU中用80位表示正好是浮点堆寄存器的宽度,在其格式如下存储: Bit 79 72 71 0 符号 ---18个二十进制数 看下面的例子: 00~012345 var1 dt 12345 80~00100 var2 dt -100 3)浮点数,这个复杂点,有三种格式 单精度:_31_30_ __23_22 __0 符号 指数 有效数 双精度:_63_62_ __52_51__0 符号 指数 有效数 扩展精度数: _79_78___64_63__0 符号 指数 有效数 例子: C377999A var1 dd -247。
6 40~00 var2 dd 2。0 486F4200 var3 real4 2。45e 5 405910~00 var4 dq 100。25 3F543BF727136A40 var5 real8 0。
00123 C377999A var1 dd -247。 6 40~0 var2 dd 2。0 486F4200 var3 real4 2。45e 5 4059100~00 var4 dq 100。
25 3F543BF727136A40 var5 real8 0。001235 400487F34D6A161E4F76 var6 real10 另外，浮点运算的常见形式是开方运算。 。
[展开]