双精度浮点数

双精度浮点数（英语：Double-precision floating-point）是电脑使用的一种资料类型。比起单精度浮点数仅有 32 位元（4字节），双精度浮点数使用 64 位元（8字节） 来存储一个浮点数。 它可以表示二进位制的53位有效数字，其可以表示的数字的绝对值范围为$[2^{-1024},2^{1024}]$。

格式

• sign bit（符号）：用来表示正负号
• exponent（指数）：用来表示次方数
• mantissa（尾数）：用来表示精确度

符号

0代表数值为正，1代表数值为负。

指数

共有11个位元 ， 使用“偏移表示法”， 有2个例外分别为

1. “11个位元皆为0”
2. “11个位元皆为1”

并且以1023为偏移标准，表示实际指数为0，因此指数范围为 -1022 到 +1023：

指数 00016 和 7ff16 具有特殊意义：

000000000002 = 00016当尾数为0时为±0，尾数不为0时为非正规形式的浮点数。

111111111112 = 7ff16当尾数为0时为∞，尾数不为0时为NaN。

尾数

在二进制的“科学记号”，数字被表示为：

${\text{1.mantissa}}\times {\text{2}}^{\text{exponent}}$

二进制的“科学记号”（a×2ⁿ）的a的范围是大于等于1而小于2，例如：

• 二进位制的 ${\text{11.101}}\times {\text{2}}^{\text{1001}}$ 可以规范化为 ${\text{1.1101}}\times {\text{2}}^{\text{1010}}$，存储时尾数只需要存储1101即可。
• 二进位制的 ${\text{0.00110011}}\times {\text{2}}^{-1001}$ 可以规范化为 ${\text{1.10011}}\times {\text{2}}^{-1100}$，存储时尾数只需要存储10011即可。

小结

根据以上的叙述，一个双精度浮点数所代表的数值为：

$(-1)^{\text{sign}}\times 2^{\text{exponent}}\times 1.{\text{mantissa}}$

例子

0 01111111111 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 3FF0 0000 0000 000016 ≙ +20 × 1 = 1

0 01111111111 00000000000000000000000000000000000000000000000000012 ≙ 3FF0 0000 0000 000116 ≙ +20 × (1 + 2−52) ≈ 1.0000000000000002, the smallest number > 1

0 01111111111 00000000000000000000000000000000000000000000000000102 ≙ 3FF0 0000 0000 000216 ≙ +20 × (1 + 2−51) ≈ 1.0000000000000004

0 10000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 4000 0000 0000 000016 ≙ +21 × 1 = 2

1 10000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ C000 0000 0000 000016 ≙ −21 × 1 = −2

0 10000000000 10000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 4008 0000 0000 000016 ≙ +21 × 1.12 = 112 = 3

0 10000000001 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 4010 0000 0000 000016 ≙ +22 × 1 = 1002 = 4

0 10000000001 01000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 4014 0000 0000 000016 ≙ +22 × 1.012 = 1012 = 5

0 10000000001 10000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 4018 0000 0000 000016 ≙ +22 × 1.12 = 1102 = 6

0 10000000011 01110000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 4037 0000 0000 000016 ≙ +24 × 1.01112 = 101112 = 23

0 01111111000 10000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 3F88 0000 0000 000016 ≙ +2−7 × 1.12 = 0.000000112 = 0.01171875 (3/256)

0 00000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000012 ≙ 0000 0000 0000 000116 ≙ +2−1022 × 2−52 = 2−1074 ≈ 4.9406564584124654 × 10−324 (Min. subnormal positive double)

0 00000000000 11111111111111111111111111111111111111111111111111112 ≙ 000F FFFF FFFF FFFF16 ≙ +2−1022 × (1 − 2−52) ≈ 2.2250738585072009 × 10−308 (Max. subnormal double)

0 00000000001 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 0010 0000 0000 000016 ≙ +2−1022 × 1 ≈ 2.2250738585072014 × 10−308 (Min. normal positive double)

0 11111111110 11111111111111111111111111111111111111111111111111112 ≙ 7FEF FFFF FFFF FFFF16 ≙ +21023 × (1 + (1 − 2−52)) ≈ 1.7976931348623157 × 10308 (Max. Double)

0 00000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 0000 0000 0000 000016 ≙ +0

1 00000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 8000 0000 0000 000016 ≙ −0

0 11111111111 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ 7FF0 0000 0000 000016 ≙ +∞ (positive infinity)

1 11111111111 00000000000000000000000000000000000000000000000000002 ≙ FFF0 0000 0000 000016 ≙ −∞ (negative infinity)

0 11111111111 00000000000000000000000000000000000000000000000000012 ≙ 7FF0 0000 0000 000116 ≙ NaN (sNaN on most processors, such as x86 and ARM)

0 11111111111 10000000000000000000000000000000000000000000000000012 ≙ 7FF8 0000 0000 000116 ≙ NaN (qNaN on most processors, such as x86 and ARM)

0 11111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111112 ≙ 7FFF FFFF FFFF FFFF16 ≙ NaN (an alternative encoding of NaN)

0 01111111101 01010101010101010101010101010101010101010101010101012 = 3fd5 5555 5555 555516 ≙ +2−2 × (1 + 2−2 + 2−4 + ... + 2−52) ≈ 1/3

0 10000000000 10010010000111111011010101000100010000101101000110002 = 4009 21fb 5444 2d1816 ≈ pi

参阅

• IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）
• 浮点数