过去有一种很普遍的说法是单精度浮点数的有效数字是6到7位。同时也有一个很普遍的问题就是:“6到7位是什么意思?到底是6位还是7位?”。现在似乎主流认知已经变成了单精度浮点数的有效数字就是7位。事实究竟是怎么样的?
单精度浮点数可以保证7位10进制有效数字。如果一个数字用10进制表示时有效数字位数大于等于7位,那么用单精度浮点数记录的话,能确保至少正确记录前7位。
为什么说“至少”?比如,4294967296有10位10进制有效数字,但只有1位2进制有效数字(2进制表示是1后面32个0)。我们可以验证单精度浮点数是可以正确记录所有10位有效数字的。但上面只是特殊情况,对于随便给出的一个数,只有第7位和之前的有效数字是能确信正确的。
凭什么说就是7位,为什么不是6位、8位?
首先,我假设我们知道一个单精度浮点数种有24位2进制的有效数字(不知道的同学,请先自行搜索IEEE 754
)。很显然,对于有24位或者以上2进制有效数字的数,单精度浮点数能保证前24位。
我们知道16进制的1位对应2进制的4位(不知道的同学,……姑且4位2进制数刚好有16种不同的情况)。2进制的24位刚好对应16进制的6位,也就是能保证6位16进制的有效数字。
但是假设我们只有23位2进制有效数字的话,那么我们就只能保证5位了。
接下来我们更具体地看一下。假设有16进制数 8765432 1 ( 16 ) 87654321_{(16)} 87654321(16),我们可以写成 8.765432 1 ( 16 ) × 1 6 7 8.7654321_{(16)} \times 16^7 8.7654321(16)×167。2进制的话,可以写成 1000.011 1 ′ 011 0 ′ 010 1 ′ 010 0 ′ 001 1 ′ 001 0 ′ 000 1 ( 2 ) × 2 28 1000.0111'0110'0101'0100'0011'0010'0001_{(2)} \times 2^{28} 1000.0111′0110′0101′0100′0011′0010′0001(2)×228如果我们只有24位2进制有效数字,则后面一部分有效数字无法记录,就成了 1000.011 1 ′ 011 0 ′ 010 1 ′ 010 0 ′ 001 1 ( 2 ) × 2 28 1000.0111'0110'0101'0100'0011_{(2)} \times 2^{28} 1000.0111′0110′0101′0100′0011(2)×228也就是 8.7654 3 ( 16 ) × 1 6 7 8.76543_{(16)} \times 16^7 8.76543(16)×167。如果再减少1位2进制有效数字的话 1000.011 1 ′ 011 0 ′ 010 1 ′ 010 0 ′ 00 1 ( 2 ) × 2 28 1000.0111'0110'0101'0100'001_{(2)} \times 2^{28} 1000.0111′0110′0101′0100′001(2)×228我们将只有3位2进制数001能用来表示最后1位16进制有效数字。我们知道,3位2进制数只有8种不同情况,无法区分16进制1位数的16种情况。更具体地,比如这样我们无法区分 8.7654 3 ( 16 ) × 1 6 7 8.76543_{(16)} \times 16^7 8.76543(16)×167和 8.7654 2 ( 16 ) × 1 6 7 8.76542_{(16)} \times 16^7 8.76542(16)×167,因为它们的最后一位都会被表示成001。
可以看到,无法保证有效数字的某一位,意味着我们没办法区分这一位可能出现的所有情况。反过来,如果说我们能保证某一位,说明去掉这一位之前所用掉的2进制有效数字位数后,我们还能剩下足够的2进制位数来区分这一位可能出现的所有情况。
回过头看前面我们用1位2进制表示10位10进制有效数字的情况。1位2进制有效数字有可能表示出10位的10进制有效数字,但是要能区分出10位10进制数的所有情况,我们还是需要更多的2进制位。
如果能见到神的话,我一定要问他人为什么要长10个指头而不是8个——如果不能是16个的话……
下面我们要解决的问题是:去掉10进制某一位之前用掉的2进制有效数字后,我们怎么计算还剩下多少2进制位数。
高能预警:这将不是个整数。
我们知道3位2进制数有8种不同情况,4位2进制数有16种不同情况。而每位有10种情况的10进制要对应2进制的多少位?咱们姑且直接用这结果 l o g 2 10 ≈ 3.322 log_210 \approx 3.322 log210≈3.322对于单精度浮点数,第N位10进制有效数字后还有 24 − N × l o g 2 10 24 - N \times log_210 24−N×log210个2进制位可用。如果说单精度浮点数能保证N位有效数字,意味着N位后刚好不再有足够的2进制位数能区分10种不同情况。可以很容看出,这个N应该是让 N × l o g 2 10 N \times log_210 N×log210不大于24的最大的整数。也就是 N = ⌊ 24 l o g 2 10 ⌋ = 7 N = \lfloor {24 \over log_210} \rfloor = 7 N=⌊log21024⌋=7最终,我们得出N是7。( ⌊ x ⌋ \lfloor x \rfloor ⌊x⌋表示对 x x x向下取整)
至此为止,我们知道了该如何计算有限位数的2进制有效数字能保证的10进制有效数字位数。比如我们还可以计算53位2进制有效数字的双精度浮点数可以保证的10进制位数是 ⌊ 53 l o g 2 10 ⌋ = 15 \lfloor {53 \over log_210} \rfloor = 15 ⌊log21053⌋=15
正篇到此结束。
这里开始,我不再保证能尽量说人话。
因为有 M l o g 2 10 = l o g 2 2 M l o g 2 10 = l o g 10 2 M {M \over log_210} = {log_22^M \over log_210} = log_{10}2^M log210M=log210log22M=log102M所以单精度浮点能保证的有效数字位数等价于 2 24 2^{24} 224(也就是16777216)去掉最高位后的位数。很多人会说这个就是单精度浮点数能表示7位有效数字的原因。从这个角度解释也是可以的,但是直接这么下结论跳过的步骤太多了。而且从这角度解释铺垫起来会麻烦很多。
为了方便,我们看16进制。
这个问题用24位有效数字不太好说,我们看23位。上面说了2进制23位是可以确保16进制的5位的。但是 1.234567 8 ( 16 ) × 1 6 7 = 1.001 0 ′ 001 1 ′ 010 0 ′ 010 1 ′ 011 0 ′ 011 1 ′ 100 0 ( 2 ) × 2 28 1.2345678_{(16)} \times 16^7 = 1.0010'0011'0100'0101'0110'0111'1000_{(2)} \times 2^{28} 1.2345678(16)×167=1.0010′0011′0100′0101′0110′0111′1000(2)×228保留23位有效数字是 1.001 0 ′ 001 1 ′ 010 0 ′ 010 1 ′ 011 0 ′ 0 1 ( 2 ) × 2 28 = 1.234564 × 1 6 7 1.0010'0011'0100'0101'0110'01_{(2)} \times 2^{28} = 1.234564 \times 16^7 1.0010′0011′0100′0101′0110′01(2)×228=1.234564×167好像出来了6位。应该很容易注意到,这里16进制的最高位只占用了2进制的1位,所以后面多了3位可用。
所以计算第N位还能使用的2进制位数,不是简单的用总的2进制位数,减去 ( N − 1 ) × 4 (N - 1) \times 4 (N−1)×4。而应该是减去第1位使用的2进制位数后,再减 ( N − 2 ) × 4 (N - 2) \times 4 (N−2)×4。
你可能觉得这样我们前面的方法就不准确的了,其实不然。因为我们要计算的是位数最少的情况,而这样只会让位数变多。
除了最开始提到的特殊情况,这是单精度浮点数正确表示超过7位10进制有效数字的更普遍的一种特殊情况。当然,这样最多只能表示出8位。
拿10进制来讲,我们可以说第N位和 1 0 N 10^N 10N是对应的。比如我们想把3往左移动2位,就可以 3 × 1 0 2 = 300 3 \times 10^2 = 300 3×102=300。于是往左移动半位也就是 3 × 1 0 0.5 = 3 10 ≈ 9.487 3 \times 10^{0.5} = 3 \sqrt {10} \approx 9.487 3×100.5=310≈9.487
前面10进制1位对应2进制 l o g 2 10 ≈ 3.322 log_210 \approx 3.322 log210≈3.322。很显然 2 l o g 2 10 = 10 2^{log_210} = 10 2log210=10