Lebegőpontos számábrázolás

A számítástechnikában a lebegőpontos számábrázolás lehetővé teszi a valós számok kezelését véges tárhely esetében, széles skálát fedvén le a számhalmazon belül. A számok rögzített számú számjegyekkel ábrázolhatóak, és egy kitevő (exponens) segítségével vannak skálázva. A skálázás alapja leggyakrabban 2, 10 vagy 16. A szám a következő alakban adható meg:

értékes számjegy × alap^exponens

A lebegőpontos szám lényege, hogy az ábrázolásánál a tizedesvessző „lebeg”, vagyis az ábrázolható értékes számjegyeken belül bárhova kerülhet. (Példa erre az 1,23, 12,3, 123 számok, melyek mindegyike 3 értékes számjegyet tartalmaz.) Előnye a fixpontos számábrázolással szemben az, hogy sokkal szélesebb tartományban képes értékeket felvenni; a számokat reprezentáló adat mennyisége főként az ábrázolható számjegyek mennyiségét határozza meg, és sokkal kisebb mértékben az ábrázolható számok nagyságrendjét. Számos számábrázolási rendszer létezik a lebegőpontos számok kezelésére, de az elmúlt évtizedben legelterjedtebb az IEEE 754 szabvány lett.

Normalizálás

A tízes számrendszerben felírhatjuk a számokat normalizált formában: a tizedesvesszőt eltoljuk, és a tíznek megfelelő hatványával szorozzuk a számot, hogy a számjegyek a tizedesvesszőtől jobbra helyezkedjenek el, és az első számjegy ne legyen 0. Például:

364,7896 = 0,3647896 × 10³

-0,005674 = -0,5674 × 10^-2

Egy nem nulla valós szám a következő általános alakban írható fel:

$x=\pm r\times 10^{n}$

ahol r ≥ 0,1 és r < 1, n pedig egy integer (pozitív, negatív egész szám vagy nulla), amelyet úgy választunk meg, hogy r a megadott intervallumon belül helyezkedjen el.

Kettes számrendszerben is hasonló módon járunk el normalizálás esetén:

$x=\pm q\times 2^{m}$

Az eltérés ott adódik, hogy kikötjük: az első értékes számjegy 1 legyen, amely a tizedesvesszőtől balra helyezkedjen el. Ebben az esetben q = (1.f)₂, és 1 ≤ q ≤ 2. Ez az alak azért előnyös, mert amikor a számjegyeket biteken tároljuk, megspórolhatunk egy bitet, ha nem tároljuk az első egyest, hanem feltételezzük annak jelenlétét.

Felépítés

Ahhoz, hogy megértsük a lebegőpontos számok felépítését, nézzük meg konkrét példaként, miként van ábrázolva egy ilyen szám 32 biten. A szám ábrázolásához három rész szükséges:

• Az x valós szám előjele (szignum): s – 1 bit
• Eltérített exponens (integer): e – 8 bit
• Értékes számjegyek (mantissza): q – 23 bit

Tehát a nem nulla normalizált számítógépes szám bitek sorozata, amelyet a következő módon dekódolnak:

$x=\left(-1\right)^{s}q\times 2^{m}$

ahol : m = e – 127, illetve q = (1,f)₂.

Ebben az esetben 1 ≤ q < 2, melynél a legfontosabb bit az első, amelyik nincs expliciten tárolva. Az s az x szám előjelét adja meg (ha negatív: 1, ha pozitív: 0), m = e – 127 a 8 bites eltérített exponens, és f a 23 bites törtrésze a számnak, amely az első egyessel együtt adja az értékes számjegyeket.

Az e-re való kikötés, miszerint csak 8 biten ábrázolható, korlátozza a számítógépen ábrázolható számok nagyságát:

0 < e < (11 111 111) ₂ = 2⁸ – 1 = 255

ahol az e = 0 és az e = 255 különleges esetekre vannak fenntartva, mint a ±0, ±∞ és a NaN (Not a Number). Mivel m = e – 127, következésképpen -126 ≤ m ≥ 127, tehát 32 biten a legkisebb szám, amely ábrázolható, 2^-126 ≅ 1,2 x 10^-38 (ennél kisebb szám esetében underflow hibaüzenetet kapunk), a legnagyobb ábrázolható szám (2–2^-23)2¹²⁷≅ 3,4 x 10 ³⁸ (ezen fölül overflow hibaüzenetet kapunk). Ez a tartomány nem minden esetben elégséges, ezért használnak bizonyos esetekben kétszeres helyet is egy számnak (double precision), ahol a mantisszának akár kétszer több bit jut.

Tekintsük példának a következő számítógépes számot:

01000001110111001000100000000000

A legelső számjegy nulla, ami azt jelenti, hogy a szám pozitív. A következő 8 bit 10000011, amely adja az eltérített exponenst, a következő decimális számmal egyenértékű:

$e=1\times 2^{7}+0\times 2^{6}+...+0\times 2^{3}+1\times 2^{1}+1\times 2^{0}=128+2+1=131$

Következésképpen a szám exponenciális része 2^{131 – 127} = 2⁴ . Az utolsó 23 bit a mantisszát határozza meg:

$f=1\times \left({\frac {1}{2}}\right)^{1}+1\times \left({\frac {1}{2}}\right)^{3}+1\times \left({\frac {1}{2}}\right)^{4}+1\times \left({\frac {1}{2}}\right)^{5}+1\times \left({\frac {1}{2}}\right)^{8}+1\times \left({\frac {1}{2}}\right)^{12}$

Ezek alapján a fenti számítógépes szám pontosan a következő decimális számot ábrázolja:

$\left(-1\right)^{s}2$ ^{e – 127} $\left(1+f\right)=\left(-1\right)^{0}\times 2^{4}\left(1+\left({\frac {1}{2}}+{\frac {1}{8}}+{\frac {1}{16}}+{\frac {1}{32}}+{\frac {1}{256}}+{\frac {1}{4096}}\right)\right)=27.56640625$

Nulla, Végtelen, NaN

Az IEEE standard alapján kétféle nulla létezik: +0 és -0, melyeket a következő szavak jelképeznek: [00000000]₁₆ és [80000000]¹⁶. A legtöbb aritmetikai művelet, amelynek eredménye 0, a +0 értéket kapja. A nagyon kis abszolútértékű negatív szám, amely a számítógépnek 0, a -0 értéket kapja.

Ugyanúgy kétféle végtelen van: +∞ és -∞, melyeket a [7F800000]₁₆ és [FF800000]¹⁶ szavak jelképeznek. Ha szükséges, a végtelent úgy kezelik, mint egy nagyon nagy szám, azaz a következő műveletek érvényesek az x lebegőpontos számmal (0 < x < ∞):

• (+∞) + x = (+∞)
• (+∞) × x = (+∞)
• (+∞) / x = (+∞)
• x / (+∞) = +0

Hasonlóképpen végezhetők a műveletek -∞ -nel is.

A NaN azt jelenti, hogy az érték nem-szám: ami lehet egy határozatlan művelet eredménye, mint a 0/0, ∞ – ∞, x + NaN stb. A NaN ábrázolására van fenntartva az e = 255 és az f ≠ 0.

Kerekítés, kerekítési hiba

A kerekítés, amely elengedhetetlen a számítástechnikában, kétféleképpen történhet:

• Kerekítünk az n+1-edik számjegy alapján: ha ez a számjegy nagyobb, mint 5, felfele kerekítünk, ha kisebb, lefele; ha 5, akkor az n-edik számjegy alapján döntünk (például felfele kerekítünk, ha az páros, és lefele, ha páratlan).
• Levágjuk az n-edik számjegy után az összeset.

Ha az alábbi héttizedes számjegyű számokat négytizedes számra kerekítjük, a következőket kapjuk:

0,2375499→0,2375

0,9999500→1,0000

0,6571708→0,6572

A hiba, ami fellép, ha az eredeti számot annak megközelítésével helyettesítjük, kerekítési hibának nevezzük. Ha x-szel jelöljük az eredeti számot, és x*-gal a kerekítés utáni számot, akkor a kerekítési hiba kerekítés esetén |x-x*| ≤ 0.5 x 10ⁿ. Levágás esetén a hibakorlát kétszer nagyobb, azaz |x-x*| ≤ 10ⁿ.

Az |x-x*| kifejezést abszolút hibának nevezzük, míg a |x-x*|/|x| kifejezés a relatív hibát adja. A két hiba közül a relatív hiba értékesebb, mivel figyelembe veszi az érték nagyságát.

Ha egy valós x számot ábrázolok lebegőpontos számként 32 biten, akkor a következő kifejezés igaz:

fl(x)=x(1+δ) , |δ| ≤ 2^-24

ahol fl(x) jelöli a lebegőpontos számot, δ a kerekítési hibát.

Források

• Richard L. Burden, Douglas Faires: Numerical Analysis, 1.2-es fejezet, Roundoff Errors and Computer Arithmetic, 18-26. old.
• Kincaid, D. – Cheney, W.: Numerical Analysis, Mathematics of Scientific Computing, 2. kiadás (1996), 2. fejezet, Computer Arithmetic, 39-51. old.