La version normalisée d'un nombre fractionnaire fournit une représentation unique pour un nombre et permet la précision maximale possible avec un nombre de bits donné . De plus, la mantisse mantisse Le significande (également mantisse ou coefficient, parfois aussi argument, ou fraction ou caractéristique ambiguë) est partie d'un nombre en notation scientifique ou en représentation à virgule flottante, consistant en ses chiffres significatifs. https://en.wikipedia.org › wiki › Significand
Significand - Wikipédia
d'un nombre à virgule flottante contient les bits significatifs de ce nombre, c'est-à-dire le détail de la valeur d'un nombre.
Pourquoi normalisons-nous le binaire ?
La normalisation est le processus de déplacement de la virgule binaire de sorte que le premier chiffre après la virgule soit un chiffre significatif. Cela maximise la précision dans un nombre donné de bits. Pour maximiser la précision d'un nombre positif, vous devez avoir une mantisse sans zéros non significatifs.
Qu'est-ce qu'un nombre binaire normalisé ?
Aussi appelé double précision. Le signe d'un nombre binaire à virgule flottante est représenté par un seul bit. Un bit 1 indique un nombre négatif et un bit 0 indique un nombre positif. Avant qu'un nombre binaire à virgule flottante puisse être stocké correctement, sa mantisse doit être normalisée.
Pourquoi est-il nécessaire de normaliser les nombres à virgule flottante ?
Il faut normaliser la représentation en virgule flottante denombres parce que par cette méthode nous connaissons la position décimale d'un nombre donné afin que le nombre de bits sur le RHS de zéro puisse être facilement connu.
Pourquoi et où la normalisation des nombres à virgule flottante est recommandée ?
Un nombre normalisé fournit plus de précision que le nombre dénormalisé correspondant. Le bit le plus significatif implicite peut être utilisé pour représenter un significande encore plus précis (23 + 1=24 bits) qui est appelé représentation sous-normale. Les nombres à virgule flottante doivent être représentés sous forme normalisée.
