linux浮点数
❶ linux shell 如何实现浮点运算
linux shell本身只是一个脚本语言，使用操作系统的命令或已安装的程序进行运算。你出的题咋一看有难度，实际上是个伪命题，只要有个已经安装好的支持高精度浮点运算的支持外部调用的计算器程序，写个shell实现这个命题太简单了。如果只是依赖操作系统内置的计算器，那就复杂很多。需要考虑把数字转成文本，进行截断后，再转成数字，分段进行计算，然后再将结果进行组合，最终结果需要以文本方式输出，理论上也可以实现。
❷ 在windows下和linux下浮点数的表示有什么不同
从广义上来讲是没有区别的, 因为都是用高级语言写的程序, 而且还是一种高级语言.
但是, 很多细节上的问题, 如:conio.h, windows.h首先这两个头文件在LINUX下是完全不能使用. conio.h是windows下才有的. windows.h, 这个连名字都是windows, 在LINUX下怎么可能能使用呢.
还有就是像system这样的函数, 在windows下写system("color 1F");是可以的, 但是LINUX是没有color这个命令的, 这样会导致编译无误, 但是运行时会有错误.
❸ linux内核中为什么避免浮点数运算
浮点的编码跟整数编码是不一样的，计算时需要专门的寄存器和浮点计算单元来处理，一个浮点运算指令使用的CPU周期也更长，因此对于内核来说就会想尽量回避浮点数运算，譬如说浮点数经过定点整数转换后进行运算，效率会高很多，即使CPU带有浮点数运算部件，一般内核还是要避免直接进行浮点数运算，因为这些部件有可能被用户进程占用了，内核要判断这些浮点数部件是否被占用，保护现场，然后用浮点运算部件计算结果，恢复现场，开销会很大。如果CPU不支持浮点数运算，也就只能软件实现浮点数运算，要是你设计内核的话，你情愿避免这个问题还是多做额外功夫(写浮点数实现代码)并且使得内核的效率不高呢？
❹ Linux2.4 浮点数强制转换成无符号整型问题
我测试了一下，你的结果可能写反了。
而且，测试中发现，如果是short、int类型就没有问题，只是unsigned short ， unsigned int有问题
查阅资料也没有非常清晰的说明。
我觉得应该算是C的一个BUG。再等高人吧，看看有没有更清楚的大师。
❺ mysql在linux下装完后启动不了出现浮点数例外是什么情况，该如何解决
uname -a看看，你的linux估计是32位的，安装了64位的软件包。
❻ linux shell 编程怎么定义浮点型数据
bash 不支持浮点运算，如果需要进行浮点运算，需要借助bc,awk 处理
1、借助bc处理示例：计算5.01-4*2.0，得到的结果为-2.99
$c=$(echo"5.01-4*2.0"|bc)
$echo$c
2、借助awk处理示例：计算7.01*5-4.01，得到的结果为31.05
$c=$(awk'BEGIN{print7.01*5-4.01}')
$echo$c注：在shell 中$() 与 ``等效。 中间包含命令语句执行，返回执行结果。
❼ linux服务器下matlab跑的时候会出现浮点数异常（段错误）的错误
内存不够用了，数据从内存溢出，计算报错 有俩个方法可以解
挂载swap
增加物理内存
增加物理内存是解决问题的关键
❽ Linux 浮点数例外
嘎吱嘎吱脆
❾ linux gcc编译，怎么计算8字节双精度浮点数double
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怎么可能有long
double这个类型呢。double是双精度的浮点型，long是用来修饰整形的吧。
❿ Linux求数组长度为10000的浮点数(精确小数点右4位)计算值
既然题主没有说要求用什么语言，那我就用c++11实现了。
#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;
}
编译：
g++-std=c++11test.cc-lpthread-otest
运行：
./test
结果：
sumofthemainthread:4976.8721
timeelapsed:0ms
sumofchildthreads:4976.8721
timeelapsed:0ms
由于随机性每次加和的数值不同，但是精确到毫秒时，时间测出来妥妥的都是零。就是数据量太小，实际运行时间在微秒量级，当然看不出来。
精度改为微秒以后：
sumofthemainthread:4957.9878
timeelapsed:113microseconds
sumofchildthreads:4957.9878
timeelapsed:560microseconds
多线程反而比单线程慢，因为启动线程本身也需要时间。
数据量再增大1000倍：
sumofthemainthread:4999892.0000
timeelapsed:25313microseconds
sumofchildthreads:4999892.0000
timeelapsed:8986microseconds
这回看着正常多了吧