[PDF] Chapitre no 3 : Représentation binaire des nombres réels 1 Écriture





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Représentation de nombres réels

Codage biaisé de l'exposant sur 4 bits : le biais est 24-1. = 8 l'exposant biaisé est −5 + 8 = 310



Représentation des nombres flottants Représentation des nombres flottants

• Exposant – 8 bits (excentrement-127). • Mantisse – 23 bits. • Format binaire. • Normalisation : 1.MMMM… • Bit caché s к. M. 1. M. 2 … M. 23 signe exposent.



Chapitre 2 : Représentation de linformation Chapitre 2 : Représentation de linformation

négatifs à des exposants positifs en rajoutons à l'exposant la valeur 2p -1. Exposant Biaisé = Exposant réel + Biais. L' exposant décalé ( biaisé ). Page 55 



Examen du cours “Architecture des ordinateurs I”

format suivant avec l'exposant biaisé: signe exposant mantisse. Pour les valeurs 45.125 et –12.0625 donnez: a. la représentation de chaque opérande b. l 



Correction du Travaux Dirigés N°2 Correction du Travaux Dirigés N°2

o Exposant sur 8 bits biaisé à 127 => 3 + 127 = 130 => 10000010 o Pseudo mantisse sur 23 bits : 000 1010 00000000 00000000. Signe Exposant biaisé. Pseudo 



1 Introduction

Exposant biaisé = 14. Exposant réel = Exposant biaisé – Biais. Exposant réel = 14 – 16 = -2. Donc on trouve le même résultat que la première opération. Page 7 



Chapitre4_IFT1215.ps (mpage)

un exposant biaisé de 50 (2 digits) et 5 digits pour la mantisse. • Notation flottante normalisée. ⊲ 0.99520 × 101. • Chiffre Positif exposant de 50 + 1 = 51.



Solutions du TD pour la partie 1

Exposant réel = exposant biaisé - biais = 124 -128 = -4. Le nombre sous la Signe de la mantisse: 0 (bit 31); la mantisse est donc positive. Exposant réel: 9; ...



Université Batna 2 1 année Math &INF Socle commun Math & INF

exposant biaisé et 7 bits pour la ... X3 ‒ X4 selon la norme IEEE 754 en simple précision (32 bits : 1 bit pour le signe 8 bits pour l'exposant biaisé et 23 bits ...



REPRESENTATION DES INFORMATIONS

exposant biaisé = 5 + 127 = 132 = 10000100 signe positif. 0. 10000100. 00111001000000000000000 soit (421C8000)16. (125 50)10 = 1



Représentation de nombres réels

les exposants biaisés et le bit implicite. G. Koepfler. Numération et Logique un bit de signe un exposant biaisé de 3 bits et une mantisse de 3 bits



Représentation des nombres flottants

Position du point décimalMantisse. Exposant. Signe de l'exposant. Base. Base de système du nombre! Avec 2 digits réservés au codage de l'exposant.



R i bi id b • Représentation binaire des nombres

Simple précision (norme IEEE 754): 32 bits. • 1 bit pour le signe (1:négatif 0:positif). • 8 bits pour l'exposant signé: représentation biaisée + 1.



Chapitre 2 : Représentation de linformation

Exposant. Mantisse normalisée. 1 bit p bits k bits. •Pour la représentation de l'exposant on utilise : 1) Le complément à deux. 2) Exposant décalé ou biaisé.



Correction du Travaux Dirigés N°2

o Exposant sur 8 bits biaisé à 127 => 3 + 127 = 130 => 10000010 o Pseudo mantisse sur 23 bits : 000 1010 00000000 00000000. Signe Exposant biaisé.



Chapitre 5 - Représentation des Nombres

En base 2 on utilise des exposants biaisés : si on a N bits pour représenter l'exposant on ajoute 2N-1 ? 1 `a l'exposant. Tout exposant entre ?2N-1 +1 et 2N- 



Chapitre no 3 : Représentation binaire des nombres réels 1 Écriture

exposant. 01010101010101010101010. ?. ??. ? mantisse. • le bit de signe est 1 : le nombre est négatif. • l'exposant biaisé est 10000010 correspondant à 



Virgule flottante

exposant mantisse format simple précision Représentation “biaisée” de l'exposant ... Lorsqu'on ajoute deux exposants il faut rajouter le biais.



Chapitre 11

0 et 255 sont des valeurs réservées. • 254 valeurs possibles ? le biais est donc de 127. 10. Précision. Taille. Signe. Exposant biaisé. Mantisse. Simple.



IFT-17583 Structure interne des ordinateurs I

14 nov. 1998 L'exposant biaisé est 01111111 = 127 donc l'exposant vaut 0. La mantisse normalisée est 1.10000000000000000000000 .



[PDF] Représentation des nombres flottants

Représentation de l'exposant et de son signe • L'exposant est translatée de manière à toujours coder en interne une valeur positive



[PDF] Représentation de nombres réels

Exposant biaisé : exemple de codage On veut représenter les nombres en virgule flottante sur une machine suivant le format signe mantisse exposant mantisse 



[PDF] Les nombres à virgule flottante

0 et 255 sont des valeurs réservées • 254 valeurs possibles ? le biais est donc de 127 10 Précision Taille Signe Exposant biaisé Mantisse Simple



[PDF] Correction du Travaux Dirigés N°2 Représentation de linformation

o Exposant sur 8 bits biaisé à 127 => 3 + 127 = 130 => 10000010 o Pseudo mantisse sur 23 bits : 000 1010 00000000 00000000 Signe Exposant biaisé



[PDF] Chapitre 2 : Représentation de linformation dans la machine

Exposant Signe mantisse 1 bit p bits k bits •Pour la représentation de l'exposant on utilise : • Le complément à deux • Exposant décalé ou biaisé



[PDF] R i bi id b • Représentation binaire des nombres

Simple précision (norme IEEE 754): 32 bits • 1 bit pour le signe (1:négatif 0:positif) • 8 bits pour l'exposant signé: représentation biaisée + 1



[PDF] Cours dalgorithmique - Faculté des Sciences de Rabat

Exposant biaisé (Eb) • placé avant la mantisse pour simplifier la comparaison • Codé sur p bits et biaisé pour être positif (ajout de 2p-1-1)



[PDF] Rappel codage

o Exposant sur 8 bits biaisé à 127 => 3 + 127 = 130 => 10000010 o Pseudo mantisse sur 23 bits : 0001010 00000000 00000000 Signe Exposant biaisé



[PDF] cours2pdf

Exposant biaisé (Eb) placé avant la mantisse pour simplifier la comparaison Codé sur p bits et biaisé (Eb=exposant réel+biais avec biais=(2º/2)-1) donc 



[PDF] Virgule flottante

Représentation “biaisée” de l'exposant Avantages Pas de "bit de signe" 1- Comparaison de nombres: nombres en virgule flottante ? entiers

  • Comment calculer l'exposant biaisé ?

    La norme IEEE-754 décrit les formats à virgule flottante, un moyen de représenter des nombres réels dans le matériel. Il existe au moins cinq formats internes pour les nombres à virgule flottante qui peuvent être représentés dans le matériel ciblé par le compilateur MSVC. Le compilateur n'en utilise que deux.
  • Comment fonctionne la norme IEEE 754 ?

    Les nombres sont dits flottants parce que la place de la virgule n'est pas fixe. Contrairement à ce que pourrait dicter l'intuition, il ne s'agit pas d'écrire les nombres avec un bit de signe, onze bits pour la partie entière et les cinquante deux bits restants pour la partie décimale.
  • C'est quoi un flottant en informatique ?

    Définition actuelle à partir de la notation scientifique
    Plus concrètement, la mantisse est le nombre obtenu en dépla?nt la virgule après le premier chiffre significatif et en supprimant le signe.
Chapitreno3 : Représentation binairedes nombres réels

On retrouve le même problème que pour les entiers relatifs mais en plus compliqué : Il n"y a qu"une place finie pour une

infinité de réels (comme pourZ) mais en plus on ne sait pas représenter complètement un réel: autant tout entier relatif

peut, théoriquement, être représenté exactement (en y consacrant le nombre de bits nécessaires), autant ce n"est pas lecas

pour tous les réels : •165686979878979678568008998 grand mais complètement déterminé; 1

3=0.33333···pas de représentation décimale finie;

2=1.1414···pas de représentation rationnelle;

•π=3.14159···pas de représentation algébrique.

1 Écriture en virgule fixe

C"est la méthode utilisée sur les premières machines : on convient de fixer un nombre de bits pour représenter la partie

entière du réel et un nombre de bits pour la partie décimale.

Voyons,parexemple, comment codercertainsréels positifssur8bits:convenonsqueles4premiersbits(ceuxdegauche)

représente la partie entière et les 4 derniers bits la partiedécimale.

L"octet 10111101 code donc le réel 2

3+21+20+2-1+2-2+2-4c"est-à-dire 11,8125

Le problème est qu"il est difficile de coder à la fois des nombres très grands, comme par par exemple le nombre d"Avoga-

cette structure de codage est trop rigide.

2 Écriture normalisée norme IEEE 754

2.1 Définition et exemples

En base 10, en utilisant exactement 4 chiffres, 0,031×102, 3,142×100, 0,003×103sont trois approximations deπmais

qui ne donne pas la même précision.

En base 10, l"écriture scientifique d"un réel consiste à l"écrire sous la formem×10eoù 1?|m|<10, ainsi l"écriture scien-

tifique de-317,43 est-3,1743×102(On remarquera que 0 n"a pas d"écriture scientifique) Dans l"écriture précédente,mporte le nom de mantisse etecelui d"exposant.

La représentation en virgule flottante normalisée IEEE 754 (quasiment universellement utilisée dorénavant) s"inspire de

cette écriture scientifique. Soitxun réel non nul à coder en base 2, on ax=(-1)s×m×2eoù : •sest égal à 1 si le nombre est négatif, 0 dans le cas contraire.

•mdésigne la mantisse (en binaire)

•edésigne l"exposant.

Comme pour l"écriture scientifique, on choisitmde telle sorte que 1?m<2 : le premier chiffre (celui de gauche) de la

mantisse sera donc nécessairement 1, ce qui à son importancepour la suite.

La norme IEEE 754 pour un codagesur 32 bits d"un réel fixele nombre de bits pour chacun des 3 paramètres précédents :

De la gauche vers la droite :

•1 bit (celui de poids fort) pour le signe : 1 pour un réel négatif, 0 pour un réel positif.

•les 8 bits suivant pour l"exposant, pouvant aller de-126 à 127 :

(les valeurs-127 et 128 sont réservés pour des cas spéciaux dont nous reparlerons brièvement un peu plus tard)

Plutôt que d"adopter, pour le codage de cet exposant, pouvant être négatif, la méthode du complément à 2 comme vu

dans le chapitre précédent, le choix a été fait de biaiser cetexposant en lui ajoutant 27-1=127, revenant donc ainsi à

coder un entier positif. ?ne pas oublier de "débiaiser» au décodage!

•les 23 bits restant pour la mantisse :En fait on code sur 24 bits : comme le chiffre de gauche de la mantisse est 1, il est omis dans le codage

?ne pas oublier de rajouter ce 1 au décodage!

Exemples :

1. Quel nombre est représenté par :

1????signe10000010?

exposant01010101010101010101010???? mantisse •le bit de signe est 1 : le nombre est négatif.

•l"exposant biaisé est 10000010 correspondant à 130 : l"exposant non biaisé est donc 130-127=3

•la mantisse codée est 01010101010101010101010 correspondant donc à 1,01010101010101010101010 c"est-à-dire :

Le nombre codé est donc environ égal à-1.3333333134651184×23c"est-à-dire environ égal à-10,66666

2. Codons le nombre décimal-118,625

•Premièrement, nous avons besoin du signe, de l"exposant et de la partie fractionnaire. C"est un nombre négatif, le

signe est donc "1".

•Puis nous écrivons le nombre (sans le signe) en binaire. Nousobtenons 1110110,101 (avec divisions par deux suc-

cessives pour la partie décimale) Ensuite, nous décalons lavirgule vers la gauche, de façon à ne laisser qu"un 1 sur sa

gauche :

1110110,101=1,110110101×26

C"est un nombre flottant normalisé : la mantisse est la partieà droite de la virgule, remplie de 0 vers la droite pour

obtenir 23 bits. Cela donne 11011010100000000000000 (on omet le 1 avant la virgule, qui est implicite). L"exposant

est égal à 6, et nous devons le décaler puis le convertir en binaire : 6+127=133 codé par 10000101.

On a donc-118,625 qui est codé par 11000010111011010100000000000000

Exerciceno1

Quel nombre est représenté par :

1????signe00011110?

exposant01010101010101010101010???? mantisse

Exerciceno2

Donner le codage norme IEE754 sur 32 bits de-43,75

2.2 Les limitesd"une telle représentation

nombre représentablesigneexposantmantissevaleur approchée le plus grand01111 1110111 1111 1111 1111 1111 11113,40282346×1038 le positif non nul le plus proche de 000000 0001000 0000 0000 0000 0000 00001,17549435×10-38 le négatif non nul le plus proche de 010000 0001000 0000 0000 0000 0000 0000-1,17549435×10-38 le plus petit11111 1110111 1111 1111 1111 1111 1111-3,40282346×1038

2.3 Les codagesspéciaux

Ce paragraphe est juste là à titre informatif.

•Cas du 0 :0 ne peut pas avoir une mantisse commençant par un 1, il n"est donc pas possible de le représenter comme

et sa mantisse valent 0 (il y a donc+0 et-0)

•Les NaN (not a number)sont là pour signaler une erreur de calcul, comme une division par 0 ou la racine carrée d"un

nombre négatif : ils sont représentés avec tous les chiffresde l"exposant égaux à 1 et une mantisse non nulle.

3 Représentation erronée de certains réels

Commençons tout d"abordpar remarquer que la convention adoptée ne permet qu"un nombre fini de représentations et

rend donc impossible la représentation de tous les réels (même en se restreignant à ceux d"un intervalle borné non vide)

Voyons quelques exemples :

Exemples :

•1/3=+∞?

k=11

22k: 1/3 ne peut donc pas être représenté sous forme exacte. Bon d"accord il fallait s"en douter puisque 1/3

n"est pas décimal···

•Et par exemple 0,1 qui est un nombre décimal bien "anodin»?On peut montrer que ce nombre ne peut pas se décomposer comme une somme finie de puissances de 1/2!

Sa représentation sur 32 bits d"après la norme évoquée (pourinfo 00111101110011001100110011001101) n"est donc

exacte!! : le nombre codé est en fait environ égal à 0.100000001490116119384765625 sentable la plus proche. Donnons une illustration tragique de ce problème de représentation approchée :

a échoué dans l"interception d"un missile Scud irakien. Le Scud a frappé un baraquementde l"armée américaine et a tué

28 soldats. La commission d"enquête a conclu à un calcul incorrect du temps de parcours, dû à un problème d"arrondi.

Les nombres étaient représentés en virgule fixe sur 24 bits. Le temps était compté par l"horloge interne du système en

1/10 de seconde. Malheureusement, comme nous venons de le voir, 1/10 n"a pas d"écriture finie dans le système binaire.

L"ordinateur de bord arrondissait 1/10 à 24 chiffres, d"où une petite erreur dans le décompte du temps pour chaque 1/10

de seconde. Au moment de l"attaque, la batterie de missile Patriot était allumée depuis environ 100 heures, ce qui avait

entraîné une accumulation des erreurs d"arrondi de 0,34 s. Pendant ce temps, un missile Scud parcourt environ 500 m,

ce qui explique que le Patriot soit passé à côté de sa cible.

Nous reviendronsendétail prochainementet plusieursfoisdans l"annéesur ce problème majeur du calculnumérique.

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