仮数とは

かすう

浮動小数点数で、有効数字の部分を表すビット列。正規化された数では先頭の1を省略して記録するため、単精度では23ビットの記録で24ビット分の精度になる。

この用語の分野: 計算機算術

解説の中の「仮数」

「仮数」が出てくる問題(20問)

  1. IEEE 754の単精度(32ビット)の浮動小数点数で、符号・指数部・仮数に割り当てられるビット数の組み合わせはどれか。
  2. IEEE 754の倍精度(64ビット)の浮動小数点数で、指数部と仮数のビット数の組み合わせとして正しいものはどれか。
  3. IEEE 754の正規化数で、仮数の先頭の1を記録しない(隠れビット)ことの効果として正しいものはどれか。
  4. −6.25 を単精度に変換するとき、符号・指数部・仮数を並べたビット列を16進数で表すとどれか。
  5. IEEE 754の浮動小数点数を構成する3つの部分の組み合わせとして正しいものはどれか。
  6. IEEE 754の単精度で、指数部に記録される値が130のとき、実際の指数(2の何乗か)はいくつか。
  7. 10進数の1.0を、IEEE 754の単精度で表したビット列を16進数で書くとどれか。
  8. 10進数の0.1を2進数の浮動小数点数で表したときの説明として正しいものはどれか。
  9. IEEE 754の単精度のマシンイプシロン(1と、1の次に大きい表せる数との差)はいくらか。
  10. 単精度と倍精度の浮動小数点数で信頼できる10進数の有効桁数の目安の組み合わせとして正しいものはどれか。
  11. IEEE 754の浮動小数点数の演算で、正の数を0で割ったときの結果として規格で定められているものはどれか。
  12. IEEE 754の単精度で、指数部がすべて1(255)のビット列が表すものの説明として正しいものはどれか。
  13. bfloat16がAIの学習で使われる主な理由はどれか。
  14. FP16(半精度:符号1・指数部5・仮数10ビット)でニューラルネットワークを学習させるときに問題になりやすく、損失の値を何倍かに拡大して計算する工夫(ロススケーリング)で対策するのはどれか。
  15. FP16(符号1・指数部5ビット(バイアス15)・仮数10ビット)で表せる最大の有限の値はいくらか。

関連する用語

指数部 IEEE 754 非正規化数 NaN 固定小数点 bfloat16 混合精度 マシンイプシロン 逆伝播 FP8

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