linux浮點數
❶ linux shell 如何實現浮點運算
linux shell本身只是一個腳本語言，使用操作系統的命令或已安裝的程序進行運算。你出的題咋一看有難度，實際上是個偽命題，只要有個已經安裝好的支持高精度浮點運算的支持外部調用的計算器程序，寫個shell實現這個命題太簡單了。如果只是依賴操作系統內置的計算器，那就復雜很多。需要考慮把數字轉成文本，進行截斷後，再轉成數字，分段進行計算，然後再將結果進行組合，最終結果需要以文本方式輸出，理論上也可以實現。
❷ 在windows下和linux下浮點數的表示有什麼不同
從廣義上來講是沒有區別的, 因為都是用高級語言寫的程序, 而且還是一種高級語言.
但是, 很多細節上的問題, 如:conio.h, windows.h首先這兩個頭文件在LINUX下是完全不能使用. conio.h是windows下才有的. windows.h, 這個連名字都是windows, 在LINUX下怎麼可能能使用呢.
還有就是像system這樣的函數, 在windows下寫system("color 1F");是可以的, 但是LINUX是沒有color這個命令的, 這樣會導致編譯無誤, 但是運行時會有錯誤.
❸ linux內核中為什麼避免浮點數運算
浮點的編碼跟整數編碼是不一樣的，計算時需要專門的寄存器和浮點計算單元來處理，一個浮點運算指令使用的CPU周期也更長，因此對於內核來說就會想盡量迴避浮點數運算，譬如說浮點數經過定點整數轉換後進行運算，效率會高很多，即使CPU帶有浮點數運算部件，一般內核還是要避免直接進行浮點數運算，因為這些部件有可能被用戶進程佔用了，內核要判斷這些浮點數部件是否被佔用，保護現場，然後用浮點運算部件計算結果，恢復現場，開銷會很大。如果CPU不支持浮點數運算，也就只能軟體實現浮點數運算，要是你設計內核的話，你情願避免這個問題還是多做額外功夫(寫浮點數實現代碼)並且使得內核的效率不高呢？
❹ Linux2.4 浮點數強制轉換成無符號整型問題
我測試了一下，你的結果可能寫反了。
而且，測試中發現，如果是short、int類型就沒有問題，只是unsigned short ， unsigned int有問題
查閱資料也沒有非常清晰的說明。
我覺得應該算是C的一個BUG。再等高人吧，看看有沒有更清楚的大師。
❺ mysql在linux下裝完後啟動不了出現浮點數例外是什麼情況，該如何解決
uname -a看看，你的linux估計是32位的，安裝了64位的軟體包。
❻ linux shell 編程怎麼定義浮點型數據
bash 不支持浮點運算，如果需要進行浮點運算，需要藉助bc,awk 處理
1、藉助bc處理示例：計算5.01-4*2.0，得到的結果為-2.99
$c=$(echo"5.01-4*2.0"|bc)
$echo$c
2、藉助awk處理示例：計算7.01*5-4.01，得到的結果為31.05
$c=$(awk'BEGIN{print7.01*5-4.01}')
$echo$c註：在shell 中$() 與 ``等效。 中間包含命令語句執行，返回執行結果。
❼ linux伺服器下matlab跑的時候會出現浮點數異常（段錯誤）的錯誤
內存不夠用了，數據從內存溢出，計算報錯 有倆個方法可以解
掛載swap
增加物理內存
增加物理內存是解決問題的關鍵
❽ Linux 浮點數例外
嘎吱嘎吱脆
❾ linux gcc編譯，怎麼計算8位元組雙精度浮點數double
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怎麼可能有long
double這個類型呢。double是雙精度的浮點型，long是用來修飾整形的吧。
❿ Linux求數組長度為10000的浮點數(精確小數點右4位)計算值
既然題主沒有說要求用什麼語言，那我就用c++11實現了。
#include<iostream>
#include<random>
#include<thread>
#include<chrono>
#include<algorithm>
#include<iomanip>
usingnamespacestd;
constintsize=10000;
floattable[size];
intmain(){
random_deviceengine;
uniform_real_distribution<float>dist(0,1);
floatsum;
for(auto&i:table){
i=dist(engine);
}
autot_start=chrono::system_clock::now();
sum=accumulate(table,table+size,0.0);
autot_end=chrono::system_clock::now();
autoration=std::chrono::ration_cast<std::chrono::microseconds>(t_end-t_start).count();
cout<<"sumofthemainthread:"<<fixed<<setprecision(4)<<sum<<endl;
cout<<"timeelapsed:"<<ration<<"microseconds"<<endl;
floatsum_child[4];
autofun=[&](intindex){
sum_child[index]=accumulate(table+index*size/4,table+(index+1)*size/4,0.0);
};
t_start=chrono::system_clock::now();
threadthrd_table[4]={
thread(fun,0),thread(fun,1),thread(fun,2),thread(fun,3)
};
for(auto&thrd:thrd_table){
thrd.join();
}
sum=0;
sum=accumulate(sum_child,sum_child+4,0.0);
t_end=chrono::system_clock::now();
ration=std::chrono::ration_cast<std::chrono::microseconds>(t_end-t_start).count();
cout<<"sumofchildthreads:"<<fixed<<setprecision(4)<<sum<<endl;
cout<<"timeelapsed:"<<ration<<"microseconds"<<endl;
return0;
}
編譯：
g++-std=c++11test.cc-lpthread-otest
運行：
./test
結果：
sumofthemainthread:4976.8721
timeelapsed:0ms
sumofchildthreads:4976.8721
timeelapsed:0ms
由於隨機性每次加和的數值不同，但是精確到毫秒時，時間測出來妥妥的都是零。就是數據量太小，實際運行時間在微秒量級，當然看不出來。
精度改為微秒以後：
sumofthemainthread:4957.9878
timeelapsed:113microseconds
sumofchildthreads:4957.9878
timeelapsed:560microseconds
多線程反而比單線程慢，因為啟動線程本身也需要時間。
數據量再增大1000倍：
sumofthemainthread:4999892.0000
timeelapsed:25313microseconds
sumofchildthreads:4999892.0000
timeelapsed:8986microseconds
這回看著正常多了吧