IEEE二進位制浮點數算術標準（ANSI/IEEE Std 754-1985）是一套規定如何用二進位制表示浮點數的標準。就像“補碼規則”建立了二進位制位和正負數的一一對應關係一樣，IEEE754規則說明了一個從二進位制狀態到實數集的一一對映的規則（當然事實上狀態有限而實數無限，叫做“單射”更為合適）。
IEEE754的初標準在1985年釋出，也是現在廣為流傳的版本，被大多數語言所採用。事實上後來已經有了更新的標準了，不過兩者間沒有太大的區別。因此瞭解老標準就可以。
浮點數是如何儲存的
標準提供了四種最常見的規範：
- 單精度(single)浮點(32bit)
- 雙精度(double)浮點(64bit)
- 延伸單精度(extended single)浮點(43bit以上，很少用到)
- 延伸雙精度(extended double)浮點(79bit以上)。
沿用C/C++習慣，可以用float代指32位單精度浮點、double代表64位雙精度浮點。以下主要以較短的float進行說明。
一個32位float型數用科學計數法表示，由符號位1位(sign)、指數位8位(exponent)和小數位23位(fraction)組成，在圖裡從左到右排列。
一個64位double型數由符號位1位、指數位11位和小數位52位組成，在圖裡從左到右排列。
- 符號位：1位，
0表示正數，1表示負數 - 指數位：8/11位表示指數。可以表示256/2048種狀態。
然而指數是可正可負的。在標準裡，我們沒有選擇用"補碼規則"表示負數，而是選擇直接向左平移（又叫階碼）。8位範圍是\([0,255]\)，我們將它向左平移一半（取127），就變成了\([-127,128]\)，也就是說指數位減去127才是真實的指數（比如12(00001100)代表-125次方）。這裡減去的數叫偏移量(biase)，對單精度來說是127，對雙精度來說是1023。 - 小數位：23/52位，表示底數。顯然底數的長度決定了型別的精度，決定了到底能存幾位有效數字，而指數位只是表示小數點的位置
二進位制裡的科學計數法
十進位制和二進位制的互化大家都很熟悉，但是一般僅限於整數，許多計算器軟體在二進位制下甚至不能輸入小數點。
不過小數的轉化其實也是一個道理：對於整數位來說，第\(i\)位的1代表\(2^i\)，而小數點後的第\(i\)位1則代表\(2^{-i}\)。比如\(110.101_{bit}=4+2+\frac 12 +\frac 18=6.625\)
將十進位制數化為二進位制數就反過來弄：小數部分大於0.5，則第一位為1，小數部分"模0.5"後大於0.25，則第二位為1。。。比如\(0.875=0.111_{bit}\)
在十進位制中，如果用科學計數法表示數，最規範的表示就是讓底數的小數點之前僅有一位非零整數，便於用指數表示數量級。在二進位制中，我們也這樣幹，並且可以得到更特殊的性質：二進位制中的"非零整數"只能是1。也就是任意一個不是太接近0的數都可以表示為\(1.xxxx \times 2^{exp}\)的形式。因此在表示小數位時，我們將這個首位1省略，只儲存小數部分，顯然對於一個不是太接近0的數，這樣的表示都是益於節省空間提高精度的。
寫出一個數的浮點表示
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實戰演練：將\(78.625\)轉化為浮點數形式。
\(78.625\)的二進位制形式是\(1001110.101\)，即\(1.001110101\times 2^6\)，而指數位\(6+127=133=10000101_{bit}\)，將底數的小數位後面補0到23位，得答案01000010100111010100000000000000 -
在C++中，浮點數是不能給二進位制位賦值的。但是我們可以將32位整數賦值為對應的數，再用float指標來解析它，驗證結果（後文也會寫成16進位制，節省空間）。
特殊的浮點位
IEEE754標準還提供了浮點數中一些特殊狀態的表示。
非規約數 & 正零和負零
上述規則描述的是常規範圍內的數如何表示，他們可以叫做規約數(normal number)。高位1的省略可以節省空間。這樣最接近0的數（即0x00000000）值為\(\pm 2^{-127}\)
但是如果一個數太小，他的第一位有效數字（當然指二進位制）在127位以後呢？即使小數點右移127位，最高位仍然是0，不能表示更小的數了。
為了表示更小的數，在指數位全為0時，我們丟掉最高位為1的束縛，將最高位規定為0，將"全0指數位"規定為-126而不是本來的-127，用於表示絕對值小於\(2^{-126}\)的數。這些數可以叫做非規約數(denormal number)
比如00000000000101000000000000000000，其值為\(0.00101\times 2^{-126}=1.01*\times 2^{-129}\)，表示出了更小的數。在這樣的規則下，最接近0的數（即0x00000001）值為\(\pm 2^{(-127-23)=-149}\)，而全零位用來儲存0。
這樣的“全零位”，由於符號原因有兩種（0x00000000和0x80000000），他們用於表示正零和負零。高階應用層面對於正零和負零的判定各不相同。在C++，正零和負零是相等的，並且都對應布林值false（儘管負零的符號位不是0）。我們不關心，我們只需要知道IEEE支援兩種零的表示，並且在運算過程一個理論答案為零的結果既可能被計算為正零，也可能被計算為負零。
逐漸溢位
規格數的最小值為\(0(00000001)0..0_{bit}=2^{-126}\)，非規格數的最大值為\(0(0..0)1..1_{bit}=(1-2^{-23})2^{-126}\)，基本可以看做\(2^{-126}\)的開區間，從非規格數過渡到規格數時，相當於指數-126不變，底數進位到隱藏的高位。從而實現了平穩的值域過渡，剛好覆蓋了實數軸，這種特性叫做逐漸溢位(gradual overflow)
更有意思的是，當二進位制碼從0x00000000不斷遞增時，他表示的浮點數值也是逐漸遞增的。對於非規約數到規約數來說表現為"逐漸溢位"；對於規約數來說，小數部分沒有全滿的情況顯然；而每當小數位全為1時，再下一個數應該是"逢二進一"（小數位清零，指數位加一），就好像小數位像指數位進位了一樣（比如0(0..01)11..11對應浮點數的下一個數是0(0..10)00..00，而0(0..01)11..11對應整數的下一個數也是0(0..10)00..00）！根據這個特性，我們也可以對浮點數進行基數排序（先劃分正負，同號的數將後31位任意切割為多個關鍵字後分別排序）。
無窮
為了表示狀態"無窮"，同樣只能從指數上動手腳。我們把指數全為1的狀態"挖掉"，用於表示無窮等狀態，如果一個數指數位全為1，小數位全為0，那麼這個數就表示無窮。
顯然無窮有兩種，\(0(1..1)0..0_{bit}\)對應正無窮0x7f800000，\(1(1..1)0..0_{bit}\)對應負無窮0xff800000。無窮支援一些數學意義上的運算：
- 同號無窮被認為相等，正無窮>所有規約數>負無窮
- 無窮與規約數進行四則運算仍是無窮
C++用1/0.0或者1e1000或者1e10000000賦值就可以得到一個無窮，他們都是一樣的無窮，本質上是表示"超過儲存範圍"。可以輸出無窮，表示為inf和-inf。
非數值
實數範圍裡，有一些計算是沒有結果，無法進行的。在標準裡同樣規定了一類數，用於儲存這類結果，他們叫做非數值(not a number)。非數值與無窮一樣使用全為1的指數位表示，為了區分開來，小數位全為0時表示無窮，其他所有情況表示非數值情況。
顯然很多狀態都可以表示非數值，但是他們不被加以區分，也不分+NaN或者-NaN，同時也不能參與運算。
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C++中，NaN與任何數的算數比較將返回
false。即使是自身之間（實際上NaN==NaN、NaN<NaN、NaN>NaN均為假，只有NaN!=NaN為真）。NaN自身轉化為bool值後為true -
任何NaN參加的運算，結果仍然是NaN
C++中用sqrt(-1)、0.0/0.0或者inf-inf都將得到NaN，可以將其輸出，表示為nan。
浮點數的範圍和精度
對於32位規約數來說，指數位包括\([-127,128]\)，但是左右端點用來表示特殊數了，因此實際指數位\([-126,127]\)
首先是範圍，這個很好計算。不妨只考慮正數，前面已經計算過最小的規約數為\(2^{-126}\)，而最大的規約數應該是\(0(11111110)1..1_{bit}\approx 2\times 2^{127}=2^{128}\)，因此極限範圍就是\([2^{-126}，2^{128})\)，轉化為十進位制就約是\([1.175\times 10^{-38},3.403\times 10^{38}]\)。如果算上非規約數0x00000001，下界可以達到\(2^{-149} \approx 1.401\times 10^{-45}\)。
而關於精度也不難計算，精度即底數有效數字的位數，底數有23位，那麼可以表示\(2^{23}\approx 10^{6.92}\)種有效數字，即所有形如\(1.xxxxx\)的23位數大致可以和十進位制下的7位小數一一對應，7位以後不同的數字只能對應到同一個二進位制數上。
浮點數是離散不均勻儲存的
對於整數來說，32位二進位制碼與\([0,2^{32})\)的數一一對應，是多少就是多少。\([0,2^{32})\)裡的全體整數可以看作對應關係的"值域"（一張數表）。如果賦值int a=3.4呢，值域裡沒有這個數！於是只能將它存為值域裡最相鄰的兩個點之一（C++中浮點階段為整數的規則是向0取整（做圖時寫錯了應該是3），但是你也可以處理為向上取整，向下取整，或者四捨五入）。
而對於浮點數來說（仍以float為例），32位二進位制碼最多隻能對應\(2^{32}\)個數，但是實數是無窮無盡的！因此，按照上面規則，除去無窮和非數值，每個狀態計算出一個實陣列成值域，float只能表示這些有限多的實數，對於不在"值域"內的數，只能選擇將他儲存為相鄰的兩個點之一（8388607.2在float範圍裡，但float的數表裡沒有這個數）。
顯然，相鄰兩個數越近，誤差越小，精度越高，小數部分越長，越能支援更大精度。如果只考慮同一個型別，float的精度是多少呢？
我們從1開始計算，1的表示為\(1*2^0\)，1的下一個數是\((1+2^{-23})*2^0\)，再下一個數是\((1+2^{-22})*2^0\)，由於實際指數為0，因此小數位每移動1，值就移動\(2^{-23}\approx 1.19\times 10^{-7}\)。
但是在2048附近呢？2048的表示為\(1*2^{11}\)，下一個數\((1+2^{-23})*2^{11}\)，再下一個數是\((1+2^{-22})*2^{11}\)，誤差增大到了\(2^{-12}\approx 2.4\times 10^{-4}\)。
規律已經很顯然了，和整數完全不同，浮點數的間隔是變化的，離0越遠，間隔越大，並且每通過一個\(2^i\)，指數位就增大1，間隔增大一倍。用剛剛有效數字來理解，有效數字只有大約7位，隨著整數部分越來越大，小數部分的位數會越來越短，在上圖，間隔已經達到0.5，只能儲存整數和"整數.5"。在資料達到\(2^{23}=8388608\)以後，間隔達到1，小數部分消失，小數都會舍入到整數。資料達到\(2^{24}=16777216\)以後.間隔變為2，已經不能精確儲存整數了。
這也可以說明為什麼float的範圍看起來如此誇張，因為這不算真的可用範圍，只是表示無窮以下的最大值而已。這個數可以表示為\(2^{60}\)，卻不能表示\(2^{60}+1\)，也不能表示\(2^{60}+1e9\)，他的下一個數是\(2^{60}+2^{37}\)，這是完全不可用的。
冷知識：《我的世界》中當水平座標超過一千萬時，影像扭曲，載入異常，預設情況不能出現的5格跳，以及最終出現的邊境之地等都被認為是浮點誤差太大引起的
進位制影響真實的儲存位數
為什麼0.1+0.2=0.300000000004？，一位有效數字也不能精確儲存了？這是因為0.1和0.2只是看上去的一位，實際上是無限小數。
我們知道任何\(\frac pq\)只有在分母的因子都能被進位制整除才能寫成有限小數。比如10的因子只有2和5。所以\(\frac p{2^n5^m}\)無論分母多大也能除得盡。但\(\frac 13\)一個簡單的數卻只能寫成無限迴圈。在之前的例子裡，二進位制有限小數化為十進位制當然有限（顯然），但十進位制有限在二進位制下不一定有限，因為二進位制無法把數五等分。
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0.2，按照開篇的規則，應該對應\(0.0011\ 0011\ 0011..._{bit}\)，在某一位後截斷在儲存，實際值不是0.2，是值域中最接近0.2的數。
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0.99993896484375，儘管遠大於7位，但它可以在二進位制下完全表示\(1-2^{-14}=0.11111111111111_{bit}\)，因此完全儲存在了float中， 體現出了超乎尋常的精度。
所以之前提到的精度只是約值，而且其意義應該是相鄰兩數的間隔值，即"儲存值和實際值相減後大約第7位才有明顯誤差"。絕不是說"7位以下的數字能精確儲存，7位以上的就截斷到7位"。
其他型別的浮點數
以上說的都是32位，其實對於64位來說也是一樣的，更進一步來說，現在的標準還指定各種位數浮點數的儲存標準，一般來講，位數越長，小數位越多，有效數字越多；同時指數位也越多，最大範圍更大。雖然範圍不一樣，但他們的標準是一樣的。
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半精度(Half)(16bit)
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四精度(Quadruple)(128bit)
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八精度(Octuple)(256bit)
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延伸精度與上面的又不太一樣。（就好像32位整數相乘時，要取到64位一樣）延伸精度可以視為"精度運算的中間變數"。延伸雙精度定為79位以上，便於執行比雙精度更精確的計算。一些儲存標準中為擴充套件精度提供了專門的最高位。按照維基百科最高位的存在使延伸精度可以表示更多"額外狀態"，比如運算中的精度損失。C++裡
long double可以實現延伸雙精度，長度為80/96/128位。
