首先总结一下计算机中的浮点数的存储。

浮点数的标准是IEEE-754，规定了浮点数的存储都是通过科学计算法来存储的，n2^-e的表示。

　　浮点数首先分为，定浮点(fixed-point)和浮点(float-point)，定浮点就是说e的值是不变的。

　　目前浮点的计算都是将浮点转换为定浮点来计算，由此衍生出，单精度浮点和双精度浮点。

浮点数的存储，前半部分表示exponent(可以是负数，使用补码表示)，后半部分表示fraction(规定fraction必须是1.x的格式)。

单精度的储存位宽是32bit，e占7bit，最大表示-62---63，fraction占23bit。

双精度的存储位宽是64bit，e占10bit，最大表示-510---511，fraction占52bit。

比如1.01 X 2^-3，其中exponent表示-3，.01表示fraction。

单精度和双精度的，精度对比：

浮点数的规则化(normalized)：

　　fraction必须是|1.x|的格式；

非规则化的数：

　　正零：所有bit都为0；

　　负零：除了符号位，都为0；

　　无穷大：exponent的所有bit都为1；fraction的所有值都为0；

　　负无穷大：exponent的所有bit都为1；fraction的所有值都为0，符号位为1；

　　非法数值：exponent的所有bit都为1；fraction的值不全为0；NaN(Not a Number)

浮点数的计算：

　　1)判断是否有操作数为0；

　　2)对阶：小阶向大阶对齐，阶小的那个数(看正负)，exponent加n，fraction右移n位。

　　3)加减运算，fraction做加减运算，exponent不变。

　　4)结果规格化。(这时会有舍入处理，IEEE754规定了几种舍入)

　　　　判断溢出，浮点只有exponent的上溢，(正数相加不为负，负数相加不为正)；

加减：

乘法：

除法：

平方根：

Basic op：

应用过程中，硬件CPU，FPU，往往有具体的指令(VFP)，

　　　　　　软件，lib，往往有具体的关联函数(intrinsics)，