Séance de cours

Représentation des entiers : signe contre complément de deux

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Dans cours

EE-110: Systèmes logiques (pour MT)

Ce cours couvre les fondements des systèmes numériques. Sur la base d'algèbre Booléenne et de circuitscombinatoires et séquentiels incluant les machines d'états finis, les methodes d'analyse et de synthèse de systèmelogiques sont étudiées et appliquée ...

Description

Cette séance de cours couvre la représentation des entiers en utilisant les notations signe-et-magnitude, one's-complement et two's-complement. Il explique comment l'addition et la soustraction sont effectuées dans ces systèmes, soulignant les avantages du complément de deux par rapport au signe et à la grandeur. La séance de cours présente également le concept de représentation en excès de N et discute des scénarios de débordement et de sous-flux. En outre, il approfondit les méthodes de multiplication et de division des entiers, en comparant la division binaire avec la méthode classique du stylo et du papier. Enfin, il explore les représentations en virgule fixe et en virgule flottante des nombres réels, en mettant laccent sur la norme IEEE 754 pour les nombres en virgule flottante.

Enseignant·e

Alexandre Schmid

Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Mahsa Shoaran, Wen-Yang Hsu, Reza Ranjandish, Keyvan Farhang Razi, Mohammad Javad Karimi A co-dirigé les thèses EPFL de Milos Stanisavljevic, Neil Joye, Vahid Majidzadeh Bafar, Hossein Afshari, Nikola Katic, Abdulkadir Akin Cours Analog circuits for biochip EE-518 Introduction à la conception analogique CMOS pour des biocapteurs à distance sur puce. Compréhension et la conception de systèmes de biocapteurs actifs et alimentés à distance. Compré

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Analyse (mathématiques): Analyse numérique

Arithmétique: Arithmétique

Concepts associés (32)

Dépassement d'entier

vignette|Le vol 501 d'Ariane 5 en 1996 s'est soldé par sa destruction en raison d'un dépassement d'entier. Un dépassement d'entier (integer overflow) est, en informatique, une condition qui se produit lorsqu'une opération mathématique produit une valeur numérique supérieure à celle représentable dans l'espace de stockage disponible. Par exemple, l'ajout d'une unité au plus grand nombre pouvant être représenté entraîne un dépassement d'entier. Le dépassement d'entier porte le numéro CWE-190 dans la nomenclature Common Weakness Enumeration.

Double-precision floating-point format

Double-precision floating-point format (sometimes called FP64 or float64) is a floating-point number format, usually occupying 64 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point. Floating point is used to represent fractional values, or when a wider range is needed than is provided by fixed point (of the same bit width), even if at the cost of precision. Double precision may be chosen when the range or precision of single precision would be insufficient.

Half-precision floating-point format

In computing, half precision (sometimes called FP16 or float16) is a binary floating-point computer number format that occupies 16 bits (two bytes in modern computers) in computer memory. It is intended for storage of floating-point values in applications where higher precision is not essential, in particular and neural networks. Almost all modern uses follow the IEEE 754-2008 standard, where the 16-bit base-2 format is referred to as binary16, and the exponent uses 5 bits.

Quadruple-precision floating-point format

In computing, quadruple precision (or quad precision) is a binary floating point–based computer number format that occupies 16 bytes (128 bits) with precision at least twice the 53-bit double precision. This 128-bit quadruple precision is designed not only for applications requiring results in higher than double precision, but also, as a primary function, to allow the computation of double precision results more reliably and accurately by minimising overflow and round-off errors in intermediate calculations and scratch variables.

Single-precision floating-point format

Single-precision floating-point format (sometimes called FP32 or float32) is a computer number format, usually occupying 32 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point. A floating-point variable can represent a wider range of numbers than a fixed-point variable of the same bit width at the cost of precision. A signed 32-bit integer variable has a maximum value of 231 − 1 = 2,147,483,647, whereas an IEEE 754 32-bit base-2 floating-point variable has a maximum value of (2 − 2−23) × 2127 ≈ 3.

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Systèmes de nombres: Représentations fixes et flottantes

Fournit une vue d'ensemble des représentations de nombres en virgule fixe et en virgule flottante dans les systèmes numériques.

Arithmétique informatique: nombres de points flottants

Explore l'arithmétique informatique, en mettant l'accent sur les nombres de points fixes et flottants, la norme IEEE 754, la portée dynamique et les opérations de points flottants dans l'architecture MIPS.

Systèmes numériques : arithmétique à points fixes et flottants

Discute de l'arithmétique en virgule fixe et en virgule flottante dans les systèmes numériques, couvrant les opérations, les représentations et les implications des erreurs d'arrondi.

Représentation binaire des nombres réels MOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique

Discute de la représentation binaire des nombres réels et des erreurs de précision impliquées.

Systèmes logiques : opérations arithmétiques

Couvre les méthodes classiques stylo-et-papier pour les opérations arithmétiques et les représentations binaires des nombres.

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Double-precision floating-point format

Half-precision floating-point format

Quadruple-precision floating-point format

Single-precision floating-point format

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