Üdvözlöm, Ön a
single-precision floating-point format szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
single-precision floating-point format szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
single-precision floating-point format szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
single-precision floating-point format szóról tudni kell, itt található. A
single-precision floating-point format szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
single-precision floating-point format és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
single-precision floating-point format (tsz. single-precision floating-point formats)
- (informatika) A single-precision floating-point format (röviden: float) az IEEE 754 szabvány szerinti 32 bites lebegőpontos számábrázolási forma. Ez az egyik leggyakrabban használt adattípus, amely lehetővé teszi valós számok hatékony tárolását és műveletek végzését korlátozott erőforrás mellett — különösen alkalmas olyan alkalmazásokhoz, ahol a sebesség és a memóriahasználat fontosabb, mint a pontosság (pl. grafika, gépi tanulás, beágyazott rendszerek).
🧠 A float (single-precision) felépítése
Az IEEE 754 szerint a float 32 biten tárolódik, és három fő komponensből áll:
Komponens
|
Méret (bit)
|
Jelentés
|
Előjelbit
|
1
|
0 = pozitív, 1 = negatív
|
Kitevő
|
8
|
Normalizálás, skálázás
|
Mantissza (fraction)
|
23
|
Számjegyek a tört részben
|
A lebegőpontos szám értelmezése:
s
: az előjel bitje
1.m
: a mantissza, egy implicit 1-gyel kiegészítve
e
: a kitevő eltolva 127-tel (bias = 127)
📦 Példa: 5.75
lebegőpontos ábrázolása
- Tizedes → bináris:
5.75 = 101.11
→ normalizálva: 1.0111 × 2^2
- Előjel: 0 (pozitív)
- Kitevő:
2 + 127 = 129
→ binárisan: 10000001
- Mantissza:
011100...
(23 bitre egészítve)
Binárisan:
0 10000001 01110000000000000000000
Hexadecimálisan:
0x40B80000
🧬 Speciális esetek
1. Nulla
- Előjel lehet 0 vagy 1
- Kitevő: 0
- Mantissza: 0 Két nulla:
+0.0
és -0.0
2. Végtelen (±∞
)
- Kitevő: 255 (csupa 1)
- Mantissza: 0
3. NaN (Not a Number)
- Kitevő: 255
- Mantissza: ≠ 0 Pl.:
sqrt(-1.0)
, 0.0 / 0.0
4. Denormalizált számok
- Kitevő: 0
- Mantissza: ≠ 0 Használható nagyon kis értékek reprezentálására.
🔍 Tulajdonságok
Tulajdonság
|
Érték
|
Méret
|
32 bit (4 bájt)
|
Pontosság
|
~6–7 tizedes számjegy
|
Kitevő tartomány
|
-126 … +127
|
Legnagyobb érték
|
~3.4 × 10³⁸
|
Legkisebb pozitív
|
~1.18 × 10⁻³⁸
|
Gép epsilon
|
~1.19 × 10⁻⁷
|
⚠️ Problémák a float típussal
- Pontatlanság: nem minden szám ábrázolható pontosan (pl.
0.1
binárisan végtelen).
- Kerekítési hibák: műveletek során felhalmozódhatnak.
- Összehasonlítás hibák: ne használj
==
-et két float összehasonlítására:
bool almostEqual(float a, float b, float epsilon = 1e-6) {
return fabs(a - b) < epsilon;
}
(a + b) + c ≠ a + (b + c)
📊 Float vs Double
Tulajdonság
|
float
|
double
|
Méret
|
32 bit
|
64 bit
|
Pontosság
|
~7 decimális számjegy
|
~15-17 számjegy
|
Gyorsaság
|
Gyorsabb (néhány CPU-n)
|
Lassabb, de pontosabb
|
Használat
|
Grafika, ML, játékok
|
Tudományos számítások
|
💻 Példák C++ nyelven
#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;
int main() {
float x = 1.0f / 3.0f;
cout << setprecision(10) << x << endl;
return 0;
}
Kimenet:
0.3333333433
🧠 Gép epsilon (gépegység)
A gépegység (machine epsilon) annak a legkisebb számnak az abszolút értéke, amit ha 1-hez adunk, még eltér tőle. Float esetén ez kb. 1.19209e-07
.
🧰 Hol használjuk a float típust?
- Grafikus programozás (OpenGL, DirectX)
- Gépi tanulás, ahol a modellek float típussal tanulnak (pl. TensorFlow, PyTorch)
- Beágyazott rendszerek, ahol a memóriatakarékosság kiemelt
- Játékfejlesztés, valós idejű számításokhoz
🔧 Ellenőrzés, konverzió
- A
float
típus literálja f
-fel zárul: 3.14f
- Ha nem írsz
f
-et, az alapértelmezett double
lesz:
float a = 3.14; // implicit cast double → float
float b = 3.14f; // pontos float érték
📎 Összegzés
Előnyök
|
Hátrányok
|
Gyors műveletek
|
Kisebb pontosság
|
Kevesebb memóriahasználat
|
Kerekítési hibák, alulműködés
|
Hatékony párhuzamos futás
|
Nem pontos pénzügyi számításokra
|