浮点型

MySQL数据库提供多种数值列类型以存储不同范围的数值数据。整型和浮点型是其中两种常用的类型。 整型 MySQL支持多种整型类型，包括 TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT 和 BIGINT。每种类型拥有不同的取值范围，适用于存储不同大小的整数。 在定义整型列时，可以指定可选的显示宽度 M (1-255)。M 并非存储宽度，它只影响数据在显示时的字符数，例如 INT(5)。 浮点型 浮点型用于存储带小数的数值数据。MySQL 提供 FLOAT 和 DOUBLE 类型，它们拥有不同的精度和存储大小。

本包提供了浮点数在十进制和二进制IEEE 754表示之间的转换功能，该功能由四个脚本组成： float2bin：十进制浮点数转二进制字符串 bin2float：二进制字符串转浮点数 bitstr2vec：二进制字符串转二进制向量 bitvec2str：二进制向量转二进制字符串

在MySQL数据库的培训教程PPT中，我们详细解析了数值数据类型的整型和浮点型区别与应用。

MATLAB中的浮点数类型包括单精度和双精度两种。随着技术的不断进步，这些类型在数值计算中起到关键作用。

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || from_location | 始发地 || to_location | 目的地 || dollars_cost | 运输成本 || units_shipped | 运输量 | 时间维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| location_key | 地理位置主键 || street | 街道 || city | 城市 || province_or_street | 省或州 || country | 国家 | 商品维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| item_key | 商品主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分支机构维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| branch_key | 分支机构主键 || branch_name | 分支机构名称 || branch_type | 分支机构类型 | 承运商维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| shipper_key | 承运商主键 || shipper_name | 承运商名称 || location_key | 承运商地理位置外键 || shipper_type | 承运商类型 |

Matlab 内置函数 ismember 用于判断一个元素是否为集合中的成员，但它对浮点数采用严格的精确比较。ismemberf 函数 (名称中的 'f' 代表 'floating-point tolerance') 引入了一定的舍入容差，允许在存在微小舍入误差的情况下进行成员资格判定。 ismemberf 的容差可配置，并支持 'rows' 选项（类似于 ismember)。 示例： [tf, loc] = ismember(0.3, 0:0.1:1) 返回 false [tf, loc] = ismemberf(0.3, 0:0.1:1) 返回 true

2.8浮点类型在Scala中有着广泛的应用。它们用于表示小数，如123.4f，7.8，0.12等。浮点类型与整数类型类似，但在表数范围和字段长度上有所不同，并且不受具体操作系统的影响。

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此方法将任意格式的二进制数据字符串转换为用户定义的浮点数。输入参数'intsize'定义指数大小并设置二进制数中的定点位置。附带matlab程序用于验证功能。

XSum - 带有误差补偿的快速浮点数求和算法浮点数之和的精度受到截断误差的限制。例如，SUM([1e16, 1, -1e16])返回 0 而不是 1，并且 SUM(RANDN(N, 1)) 的误差约为 EPS*(N / 10)。Kahan、Knuth、Dekker、Ogita 和 Rump（以及其他人）已经推导出了一些方法来减少舍入误差的影响，这些方法在这里实现为快速 C-Mex：XSum(RANDN(N, 1), 'Knuth') 的精度达到所有 15 位数字。输入：X：任意大小的双数组。N：要操作的维度。方法：字符串：'Double'、'Long'、'Kahan'、'KnuthLong'、'Knuth2'。输出：Y：双数组，相当于 SUM，但误差补偿取决于方法。高精度结果四舍五入到双精度。方法：这是一种快速且高精度的算法，用于求解浮点数之和，并通过误差补偿来提高其精度。