固定小数点数(こていしょうすうてんすう、英: fixed-point number)は、小数点が置かれる桁を固定して表された数のことで、コンピュータ上で小数を表現する方法として使用される形式のひとつである。ある桁数のうちのある場所に小数点が固定されているもの(固定小数点)として扱う方式であるため、表現される仮数部に対して小数点の位置が移動する浮動小数点数の対義語として用いられる。すなわち、「固定-小数点数」ではなく「固定小数点-数」である。 演算自体は整数型と同じ方法で行われ、小数点位置は設計者の意図によって決定される。10進法で言えば、たとえば整数123は下から1桁分を小数点以下と決めれば12.3を表し、下から2桁分を小数点以下と決めれば1.23を表すことになる。コンピュータ上での演算で広く使用される2進法では、2進整数1111011(10進法表記: 123)は下から1桁分を小数点以下と
2010-04-05 FrontPage 2010-01-30 過去の投票 2009-11-18 すずき 2009-08-22 大石ゼミ 2008-11-02 まじかんと RecentDeleted 2008-11-01 oka にせもの パ ☆ ラ ★ ダ * イ ☆ ス 2008-10-16 生息地一覧 2008-10-06 まじかんと/081006 粫跏鴃鈞竦珞 驟襃 轢 鈔逑 邇珙, http://ignaidiparu.co.cc/hochu-seks-po-skaypu.html 寰玕 驟襃 闔 驫珸闢, 癪髓顋 芻琲鉤髓矗 琿窶韵 轢粮繼 閻鞳闊髮矗鴾?, cqdy, http://jeomut.co.cc/obyavleniya-intim-znakomstva.html 令?硅纃? 蓁鱶 芻琲鉤髓矗, 蓁鱶 芻琲鉤髓矗 體鞦齟, 袱轢 驟襃 芻琲鉤髓矗, 7110, ht
概要 丸め誤差(round-off error)とは、長い桁や無限桁の小数を扱う際に、これを有限桁で表すためにある桁以降の値を捨ててしまうことにより生じる誤差のこと。コンピュータでは浮動小数点型の数値計算などで現れる。 循環小数や無理数、長い桁の小数などを計算する場合に、浮動小数点型や整数型の数値として表すため、これらのデータ型で表現可能な桁数より後ろの値を切り上げや切り捨て、四捨五入などによって捨て去ることがある。このような下位桁を削る処理を「丸める」(丸め処理)と呼び、このとき捨てた値によって本来の値との間に生じるズレを丸め誤差という。 コンピュータは数値を2進法を用いて限られた桁数で表現するため、丸め誤差は整数と実数の間だけでなく、仮数部の桁数の異なる浮動小数点型(float型とdouble型など)の間や、十進数では有限桁の小数値を2進数で表現しようとすると循環小数になってしまう場合
誤差(ごさ、英語: error)は、測定や計算などで得られた値 M と、指定値あるいは理論的に正しい値あるいは真値 T の差 ε であり、 で表される[1][2]。 基本的には、何らかの特定の意味をもつ対象について、実際に得られた値が、本来の値からどれだけずれているかを表す量である。ただし、一般には真値が分からない場合に測定や見積りを行うのであり、データのばらつきや、測定の分解能以下の不確かさを内包する。したがって、この場合の誤差は、実測値だけから統計的に見積もられるべき量となる。データを定量的に議論する際には、常に、あらゆる種類の誤差の可能性を考慮しなければならない。 誤差の発生原因としては、測定する際に生じる測定誤差や、データを計算する際に生じる計算誤差、標本調査による統計誤差(標準誤差)等が挙げられる。また実際におきる現象と数学的なモデルに違いがある場合にも誤差は生じる。 本来数値で
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。多くの場合、符号部、固定長の指数部、固定長の仮数部、の3つの部分を組み合わせて、数値を表現する。 この節はパターソンらの記述に基づく[1]。 実数は0以上かつ1以下のような有限の範囲でも、無限個の値(種類)が存在するため、コンピュータでは妥当なビット数で有限個の値(種類)の近似値で扱う必要がある。 実数-1/3は10進数表現では無限小数となるが、有限桁の小数で近似値を表記できる。下の例では10進数での4桁としている。 -1/3 -1 x 0.33333333333333... -1 x 0.3333 x 100 -1 x 3.333 x 10-1 下
グラム・シュミットの正規直交化法(グラム・シュミットのせいきちょっこうかほう、英: Gram–Schmidt orthonormalization)とは、計量ベクトル空間に属する線型独立な有限個のベクトルが与えられたとき、それらと同じ部分空間を張る正規直交系を作り出すアルゴリズムの一種[1]。シュミットの直交化(ちょっこうか、orthogonalization)ともいう。ヨルゲン・ペダーセン・グラムおよびエルハルト・シュミットに因んで名付けられた。変換行列は上三角行列に取ることができる。正規化する工程を省略すると、必ずしも正規でない直交系を得ることができる。 アルゴリズム[編集] V を計量ベクトル空間とし、V のベクトル v, u の内積を (v, u) と表すことにする。与えられたベクトルの線型独立系を {v1, v2, …, vn} とする。 直交化 によって順に新しいベクトルを作っ
丸めは任意の丸め幅に対し可能だが、以下では特に断らない限り、丸め幅を1とする(後段の「#例」では、丸め幅は0.1である)。任意の丸め幅で丸めるには、丸める前に丸め幅で割り、丸めた後に丸め幅をかける。 主に正数について述べるが、負数についても適宜述べる。 整数部分をそのまま残し、小数点以下を0とする丸めを「切り捨て」という。それに対し、小数点以下が0でなかった場合整数部分を1増やし、小数点以下を0とする丸めを「切り上げ」という。 負の数を考えると、「切り捨て」「切り上げ」に準ずる丸めは、4種類ある。それぞれ「○○への丸め」と呼ばれる。 符号を無視して絶対値を丸める場合、「切り捨て」は常に0へ近づく(または変わらない。以下では省略)ので「0への丸め (rounding toward zero; RZ)」、「切り上げ」は常に数直線上の無限遠点へ近づくので「無限大への丸め (rounding to
*** (今回のサンプルはあくまで理論の追求を目的としました。ので、実際にこういう方法が 用いられることはあまりないと思います。(^^)) *** 補間とは、与えられた複数の点をすべて通る曲線において、ある x 値に対して その曲線上の y 値を求める計算のことです。 その計算を行うには、曲線の方程式が必要となります。 与えられた点をすべて通る曲線の方程式を求める方法を見ていきましょう。 もし、与えられた点が2つならば、それは直線になり、 y = a * x + b のように1次式で表せます。 同様にして点が3つならば、 y = a * x^2 + b * x + c のように2次式で表せます。 そこで、次のように定義することができます。 補間を行うには、その多項式の係数を求めればいいはずです。 例を挙げてすすめていきます。 点が3つあるとします。 これらの点を通る曲線は y = a *
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