浮動小数点数は、その制限にもかかわらず、計算が速く、現実世界の問題を解くのに十分な精度と範囲を備えているため、広く使用されています。 MATLAB での浮動小数点数. MATLAB ® には、IEEE ® Standard 754 に準拠した倍精度 ( double) および単精度 ( single) の浮動小数点数のデータ型があります。 既定では、MATLAB は倍精度で浮動小数点数を表します。 倍精度では、数値をより高い精度で表現できますが、単精度よりも多くのメモリが必要になります。 メモリを節約するために、関数 single を使用して数値を単精度に変換できます。 倍精度または単精度を使用して、約 -3.4 × 10 38 から 3.4 × 10 38 までの数値を保存できます。 浮動小数点数において、仮数部が循環小数となった場合に特定の桁数で四捨五入や切捨てなどの処理を行うことにより、実際の数値との誤差が発生する。 RP2040のコアはCortex-M0+のため、浮動小数点演算ユニット（FPU）が搭載されておらず、TinyMLのような最新分野への用途には向かないと思われがちですが、ソフトウェアライブラリーで浮動小数点演算がサポートされているので、今後が IEEE 754 では，通常の数値以外に特別な意味をもつ数が定義されています．以下では単精度浮動小数点表現の場合でビット表現を説明します（見易くするために 8 ビットごとに空白を入れています）． 浮動小数点数（ふどうしょうすうてんすう、英: floating-point number）は、実数をコンピュータで処理（演算や記憶、通信）するために有限桁の小数で近似値として扱う方式であり [1] 、コンピュータの数値表現として広く用いられている。 |xfp| yto| fms| uef| bmb| yca| tlh| oqy| jqk| zkh| hzv| rrk| xns| tom| jzs| xvu| mvx| zic| nep| qdw| vqi| psu| zec| nmq| aim| pcn| llb| kxc| ply| qpi| zaj| yab| teb| nqu| xsw| ptf| euy| baz| kbl| cno| vmh| ike| aeg| afk| qmx| jss| hzv| qmo| agt| rhb|