float は比較的小さな記憶領域 (わずか 32 ビット) を占有するためです。 float が単精度として設計されている理由: 1. ストレージ スペースは限られたリソースです。浮動小数点数を格納するためにより小さなストレージ スペースを使用すると、柔軟性と効率が向上します。単精度浮動小数点数の 32 ビットのストレージ スペースで十分です。ほとんどのアプリケーションのニーズを満たす; 2. 計算効率も考慮すべき要素の 1 つです. 浮動小数点計算を実行する場合、より小さいデータ型を使用すると計算速度が向上します. 単精度浮動小数点数には 32 ビットの計算操作のみが必要です。
# このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。
Float は、浮動小数点数 (つまり、10 進数) を格納するために使用されるデータ型です。これは、わずか 32 ビット (4 バイト) という比較的小さな記憶領域を占有するため、「単精度」と呼ばれます。一方、「倍精度」は、64 ビット (8 バイト) の領域を占有する別の浮動小数点データ型 double を指します。
なぜ float は倍精度やその他のより大きな精度ではなく、単精度向けに設計されているのでしょうか?これには主に、ストレージ容量とコンピューティング効率という 2 つの考慮事項が含まれます。
ストレージ スペース、特にコンピューター メモリのリソースは限られています。データ型の追加のストレージスペースごとに占有されるメモリが増え、同時に保存できるデータの量が制限されます。多くのアプリケーションでは、記憶域スペースが重要な要素であるため、より小さな記憶域を使用して浮動小数点数を格納すると、柔軟性と効率が向上します。単精度浮動小数点数の 32 ビット記憶域は、ほとんどのアプリケーションのニーズを満たすのに十分です。
コンピューティング効率も考慮すべき要素の 1 つです。浮動小数点計算を実行する場合、より小さいデータ型を使用すると計算速度が向上します。単精度浮動小数点数は 32 ビットの計算操作のみを必要とし、倍精度浮動小数点数の 64 ビット操作よりも高速に完了できます。科学技術コンピューティング、画像処理、ゲーム開発など、効率的なコンピューティングを必要とする一部のアプリケーションでは、コンピューティング速度が非常に重要です。
単精度浮動小数点数にもいくつかの制限があります。保存スペースが 32 個しかないため、表現範囲と精度は比較的小さくなります。表現できる有効桁数は約 6 ~ 7 桁ですが、倍精度浮動小数点数が表現できる有効桁数は約 15 ~ 16 桁です。これは、より高い精度が必要な広範囲の値や計算を扱う場合には、倍精度浮動小数点数の方が適している可能性があることを意味します。
つまり、単精度浮動小数点数としての float の設計は、記憶領域と計算効率のバランスに基づいています。ほとんどのアプリケーションに対して十分な精度と範囲を提供し、計算効率も向上します。特定のアプリケーション シナリオでは、ストレージ要件とコンピューティング要件のバランスをとるために、ニーズに応じて適切なデータ型を選択できます。
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