МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
Государственный университет информатики
и искусственного интеллекта
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
к лабораторным работам по курсу
«Теория информации и кодирование»
для студентов специальности 091400
«Системы управления и автоматики»
Рассмотрено и одобрено на заседании кафедры системного анализа и моделирования (протокол № 1 от 28.08.2009)
Донецк, 2009
УДК 517.8
Методические указания к лабораторным работам по курсу «Компьютерное моделирование процессов и систем» для студентов специальности 091400 «Системы управления и автоматики» / Сост.: Береговых Ю.В., Полуказакова М.С. – Донецк: ГУИиИИ, 2009. – 54с. – рус.
Составители: доц. Береговых Ю.В., асс. Полуказакова М.С.
Рецензент: доц. Шушура А.Н.
Ответственный за выпуск доц. Береговых Ю.В.
Введение
Целью преподавания дисциплины является изучение студентами специальности "Системы управления и автоматики" основных положений теории информации и кодирования.
Изучив дисциплину, студент должен:
- иметь представление об основных подходах к измерению информации, об основных принципах преобразования и передачи информации;
- знать и уметь использовать основные теоретические принципы теории информации и кодирования для обеспечения эффективной и надежной передачи информации;
- иметь опыт получения количественных оценок информации, расчета информационных характеристик основных элементов систем передачи информации, построения кодов.
Для усвоения теории случайных процессов самостоятельная работа студентов является определяющей. Самостоятельная работа состоит из непрерывной работы по более углубленному изучению отдельных тем и разделов и циклической работы по выполнению лабораторных работ и индивидуальных заданий.
Результативность самостоятельной работы студентов обеспечивается системой контроля, которая включает опрос студентов на занятиях, защиту лабораторных работ, индивидуальных заданий и зачет (экзамен).
Курс базируется на знаниях, полученных студентами на предыдущей ступени образования, а также в ходе изучения дисциплин «Теория вероятностей и матстатистика», «Высшая математика», «Дискретная математика».
Лабораторная работа №1 Кодирование информации в компьютере Вещественные числа
Арифметический сопроцессор может работать либо с данными в формате с плавающей точкой, либо с целыми числами.
Перед тем как приступить к изучению форматов вещественных чисел, используемых сопроцессором, вспомним о числах с плавающей точкой, встречающихся в научных расчетах.
В общем виде эти числа можно записать следующим образом:
(знак)(мантисса)*10(знак)(порядок)
Например: -1.35*105. Здесь знак - это минус, мантисса - 1.35, порядок - 5. Порядок тоже может иметь знак.
Вспомним нормализованное представление чисел: если целая часть мантиссы числа состоит из одной цифры, не равной нулю, то число с плавающей точкой называется нормализованным.
Преимущества использования нормализованных чисел в том, что для фиксированной разрядной сетки числа (то есть для фиксированного количества цифр в числе) нормализованные числа имеют наибольшую точность. Кроме того, нормализованное представление исключает неоднозначность - каждое число с плавающей точкой может быть представлено различными (ненормализованными) способами:
123.5678*105 = 12.35678*106 = 1.235678*107 = 0.1235678*108 и т.д.
Для тех, кто программировал на языках высокого уровня, знакомо следующее представление чисел с плавающей точкой:
(знак)(мантисса)E(знак)(порядок)
Например, -5.35E-2 означает число -5.35*10-2. Такое представление называется научной нотацией.
Арифметический сопроцессор может работать с вещественными числами в трех форматах:
одинарной точности;
двойной точности;
расширенной точности
Эти числа занимают в памяти, соответственно, 4, 8 или 10 байт (рис.1).
Рис. 1. Различные представления вещественных чисел
В любом представлении старший бит определяет знак вещественного числа: 0 - положительное число, 1 - отрицательное число.
Все равные по абсолютному значению положительные и отрицательные числа отличаются только этим битом. В остальном числа с разным знаком полностью симметричны. Для представления отрицательных чисел здесь не используется дополнительный код, как это сделано в центральном процессоре.
Арифметический сопроцессор работает с нормализованными числами, поэтому поле мантиссы содержит мантиссу нормализованного числа.
Так как здесь используется двоичное представление чисел, сформулируем определение нормализованного числа для двоичного представления: если целая часть мантиссы числа в двоичном представлении равна 1, то число с плавающей точкой называется нормализованным.
Так как для нормализованного двоичного числа целая часть всегда равна единице, то эту единицу можно не хранить. Именно так и поступили разработчики арифметического сопроцессора - в форматах одинарной и двойной точности целая часть мантиссы не хранится. Таким образом экономится один бит памяти.
Для наглядности представим мантиссу числа в следующей форме: n.nnnnnnnnnn...n
Здесь символом n обозначается либо 0, либо 1. Нормализованные числа в самой левой позиции содержат 1, поэтому их можно изобразить еще и в таком виде:
1.nnnnnnnnnn...n
Представление с расширенной точностью используется сопроцессором для выполнения всех операций. И даже более - все операции с числами сопроцессор выполняет над числами только в формате с расширенной точностью. В этом формате хранится и "лишний" бит целой части нормализованного числа.
Основная причина использования для вычислений расширенной точности - предохранение программы от возможной потери точности вычислений, связанной с большими различиями в порядках чисел, участвующих в арифметических операциях.
Поле порядка - это степень числа 2, на которую умножается мантисса, плюс смещение, равное 127 для одинарной точности, 1023 - для двойной точности и 16383 - для расширенной точности.
Для того, чтобы определить абсолютное значение числа с плавающей точкой, можно воспользоваться следующими формулами:
Одинарная точность: 1.(цифры мантиссы)*2(P-127)
Двойная точность: 1.(цифры мантиссы)*2(P-1023)
Расширенная точность: 1.(цифры мантиссы)*2(P-16383)
Знак числа, как мы уже говорили, определяется старшим битом.
Пример. Пусть мы имеем число с одинарной точностью, которое в двоичном виде выглядит следующим образом: 1 01111110 11000000000000000000000
Для этого числа знаковый бит равен 1 (отрицательное число), порядок равен 126, мантисса - 11 (в двоичной системе счисления). Значение этого числа равно:
1.11 * 2(126-127) = -1.75 * 2-1 = -0,875
Рассмотрим теперь особые случаи представления вещественных чисел.
Нуль - это такое число, у которого порядок и мантисса равны нулю. Нуль может иметь положительный или отрицательный знаки, которые игнорируются в операциях сравнения. Таким образом, имеется два нуля - положительный и отрицательный.
Наименьшее положительное число - это число, которое имеет нулевой знаковый бит, значение порядка, равное 1, и значение мантиссы, равное нулю. В зависимости от представления наименьшее положительное число имеет следующие значения: 1,17*10-38 (одинарная точность), 2.23*10-308 (двойная точность), 3.37*10-4932 (расширенная точность).
Наибольшее отрицательное число - полностью совпадает с наименьшим положительным числом, но имеет бит знака, установленный в 1.
Наибольшее положительное число - это число, которое имеет нулевой знаковый бит, поле порядка, в котором все биты кроме самого младшего, равны 1, и содержит единицы во всех разрядах мантиссы. В зависимости от представления наибольшее положительное число имеет следующие значения: 3.37*1038 (одинарная точность), 1.67*10308 (двойная точность), 1.2*104932 (расширенная точность).
Наименьшее отрицательное число - полностью совпадает с наибольшим положительным числом, но имеет бит знака, установленный в 1.
Положительная и отрицательная бесконечность - это число содержит все единицы в поле порядка и все нули в поле мантиссы. В зависимости от состояния знакового бита может быть положительная и отрицательная бесконечности. Бесконечность может получиться, например, как результат деления конечного числа на нуль.
Нечисло - содержит все единицы в поле порядка и любое значение в поле мантиссы. Нечисло может возникнуть в результате выполнения неправильной операции при замаскированных особых случаях.
Неопределенность - содержит в поле порядка все единицы, а в поле мантиссы - число 1000..0 (для одинарной и двойной точности) или 11000..0 (для расширенной точности, так как в этом формате хранится старший бит мантиссы).
Для большей наглядности сведем все возможные представления вещественных чисел вместе на рис. 2.
Рис. 2. Возможные представления вещественных чисел