Concepts associés (21)
Types de donnée du langage C
Les types de donnée du langage C définissent les caractéristiques de stockage et les opérations disponibles pour chaque valeur et chaque variable d'un code source en langage C. Les types fondamentaux du langage C sont conçus pour pouvoir correspondre aux types supportés par l'architecture de processeur cible. Le langage C possède une vingtaine de types fondamentaux pour représenter des nombres naturels, entiers et réels. Le langage offre une syntaxe pour construire des types d'adresse mémoire (pointeurs) vectoriels (tableaux) et composés (structures).
X87
thumb|Micro-processeur i487SX x87 est un jeu d'instructions orienté calcul en virgule flottante faisant partie de l'architecture de microprocesseurs x86. Les processeurs proposant ce jeu d'instructions sont l'Intel 8087, 80287, 80387, 80487, AMD K6, Pentium, Athlon, Pentium 4 et Athlon 64. À partir du 80486, la plupart des processeurs x86 implémentent ce jeu d'instruction directement dans le processeur principal. Jeu d'instruction_x86#x87 : Instructions d'unité de calcul en virgule flottante MMX SSE, SSE2 C
Minifloat
In computing, minifloats are floating-point values represented with very few bits. Predictably, they are not well suited for general-purpose numerical calculations. They are used for special purposes, most often in computer graphics, where iterations are small and precision has aesthetic effects. Machine learning also uses similar formats like bfloat16. Additionally, they are frequently encountered as a pedagogical tool in computer-science courses to demonstrate the properties and structures of floating-point arithmetic and IEEE 754 numbers.
Architecture ARM
Les architectures ARM sont des architectures externes de type RISC 32 bits (ARMv1 à ARMv7) et 64 bits (ARMv8) développées par ARM Ltd depuis 1983 et introduites à partir de 1990 par Acorn Computers. L'architecture ARM est le fruit du travail de Sophie Wilson. Dotés d'une architecture relativement plus simple que d'autres familles de processeurs et faibles consommateurs d'électricité, les processeurs ARM sont aujourd'hui dominants dans le domaine de l'informatique embarquée, en particulier la téléphonie mobile et les tablettes.
Extended precision
Extended precision refers to floating-point number formats that provide greater precision than the basic floating-point formats. Extended precision formats support a basic format by minimizing roundoff and overflow errors in intermediate values of expressions on the base format. In contrast to extended precision, arbitrary-precision arithmetic refers to implementations of much larger numeric types (with a storage count that usually is not a power of two) using special software (or, rarely, hardware).
Signed number representations
In computing, signed number representations are required to encode negative numbers in binary number systems. In mathematics, negative numbers in any base are represented by prefixing them with a minus sign ("−"). However, in RAM or CPU registers, numbers are represented only as sequences of bits, without extra symbols. The four best-known methods of extending the binary numeral system to represent signed numbers are: sign–magnitude, ones' complement, two's complement, and offset binary.
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.
Kahan summation algorithm
In numerical analysis, the Kahan summation algorithm, also known as compensated summation, significantly reduces the numerical error in the total obtained by adding a sequence of finite-precision floating-point numbers, compared to the obvious approach. This is done by keeping a separate running compensation (a variable to accumulate small errors), in effect extending the precision of the sum by the precision of the compensation variable.
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.
Précision arithmétique
La précision d'une valeur numérique est le nombre de chiffres utilisés pour exprimer cette valeur. Dans les sciences dites pures, c'est le nombre total de chiffres (sans compter les éventuels zéros qui se trouvent à gauche), appelés aussi les chiffres significatifs. Dans d'autres domaines, cela peut indiquer le nombre de décimales (le nombre de chiffres après la virgule décimale). Cette deuxième définition est surtout utile en finance et en ingénierie, où le nombre de chiffres après la virgule a une certaine importance.

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