创建双精度数据

因为matlab的默认数字类型是双倍的，你可以创建一个双倍的使用简单的分配声明：

x = 25.783;

这谁是函数显示MATLAB创建了一个1×1型类型双倍的对于刚才存储的值X：

whoos x Name Size Bytes Class x 1x1 8 double

采用isfloat.如果你只是想验证这一点X是浮点数。这个函数返回逻辑1 (真正的）如果输入是浮点数，并且逻辑0（错误的） 否则：

isfloat（x）ans =逻辑1

你可以使用MATLAB函数将其他数字数据、字符或字符串和逻辑数据转换为双精度，双倍的．此示例将符号整数转换为双重精度浮点：

y = int64（-589324077574）;％创建64位整数x = double（y）％转换为双x = -5.8932e + 11

创建单精度数据

因为Matlab将数字数据存储为一个双倍的默认情况下，您需要使用单身的转换函数创建单精度编号：

x =单身（25.783）;

这谁是函数返回变量的属性X在一个结构。这字节这个结构的场显示了X存储为单个，它需要只需4个字节，与8个字节将其存储为一个双倍的：

xattrib = whos（'x'）;xattrib.bytes ans = 4

你可以使用逻辑数据将其他数字数据，字符或字符串转换为单个精度单身的功能。此示例将符号整数转换为单精度浮点：

y = int64（-589324077574）;％创建64位整数x =单个（y）％转换为单个x = lein -5.8932e + 11

双精度运算

您可以使用基本的算术运算双倍的以及其他任何类。当一个或多个操作数是整数（标量或数组）时，双倍的操作数必须是标量。结果是类型双倍的，除非另有说明：

此示例在类型数据上执行算术char和双倍的．结果是类型双倍的：

c ='大写' -  32;类（c）ans = double char（c）ans =大写

单精度操作

您可以使用基本的算术运算单身的以及其他任何类。结果总是单身的：

在此示例中，7.5默认为类型双倍的，结果是类型单身的：

x =单身（[1.32 3.47 5.28]）。* 7.5;类（x）ans =单身

最大和最小的双精度值

这Matlab功能realmax.和逼真返回您可以使用的最大值和最小值双倍的数据类型：

str ='双倍的范围是：\ n \ t％g to％g，\ n \ t％g to％g';Sprintf（str，-realmax，-realmin，realmin，realmax）ans =双倍的范围是：-1.79769e + 308至-2.22507e-308和2.22507E-308至1.79769E + 308

数字大于realmax.或小于-realmax.分别分配了正无穷大的值：

realmax + .0001e + 308 ans = inf -realmax  -  .0001e + 308 ans = -inf

最大，最小的单精度值

这Matlab功能realmax.和逼真，当与参数调用时'单身的'，返回您可以使用的最大值和最小值单身的数据类型：

str ='单一的范围是：\ n \ t％g to％g，\ n \ t％g to％g';Sprintf（str，-realmax（'单'），-realmin（'单'），... realmin（'单'），realmax（'单'））ans =单身的范围是：-3.40282e + 38至-1.17549E-38和1.17549E-38至3.40282E + 38

数字大于最大浮点数(单)或小于-realmax（'单身'）分别分配了正无穷大的值：

最大浮点数(单)+ .0001e + 038 ans =单正最大浮点数(单)- .0001e + 038 ans =单负无穷

双精度的准确性

因为只有有限数量的双精度编号，因此您不能代表双精度存储中的所有数字。在任何计算机上，每个双精度数和下一个更大的双精度数之间存在小的差距。您可以使用该差距的大小限制了结果的精度eps.功能。例如，要找到之间的距离5.和下一个更大的双精度编号，进入

格式长期EPS（5）ANS = 8.881784197001252E-16

这告诉你，5之间没有双重精度数字5 + EPS（5）．如果双精度计算返回答案5，则结果仅限于内部EPS（5）．

的价值EPS（x）依赖于取决于X．这个例子显示，如X变得更大，所以EPS（x）：

EPS（50）ANS = 7.105427357601002E-15

如果你进入eps.没有输入参数，matlab返回值EPS（1），距离1到下一个更大的双精度编号。

单精度精度

类似地，任意两个单精度数之间也有间隔。如果X有类型单身的那EPS（x）返回之间的距离X和下一个更大的单精度数。例如,

x =单（5）;EPS（x）

回报

ANS =单次4.7684E-07

请注意，此结果大于EPS（5）．因为单精度数量少于双精度数，所以单精度数字之间的间隙大于双精度数字之间的间隙。这意味着在单精度算术中导致比双精度算术的精确度较低。

一个数字X类型双倍的那EPS（单（x））给你一个上限X从转换它时圆形双倍的到单身的．例如，当您转换双精度数时3.14到单身的，它是圆形的

双（单（3.14） -  3.14）ANS = 1.0490E-07

金额3.14四舍五入是小于

EPS（单（3.14））ANS =单次2.3842E-07

示例1 - 圆回或您得到的不是您所期望的

十进制数4/3并不完全称为二进制部分。因此，以下计算不会给出零，而是揭示数量eps.．

E = 1  -  3 *（4/3  -  1）E = 2.2204E-16

相似地，０．１并不完全作为二进制数表示。因此，您获得以下非完全行为：

一个= 0.0;For I = 1:10 a = a + 0.1;结束a == 1 ans =逻辑0

注意，在计算过程中，操作的顺序很重要:

B = 1E-16 + 1  -  1E-16;C = 1E-16  -  1E-16 + 1;b == c ans =逻辑0

浮点数之间存在差距。随着数字变得更大，所以差距所以证明是：

(2^53 + 1) - 2^53 = 0

自π不是真的Π，这并不奇怪sin(π)不完全为零:

SIN（PI）ANS = 1.224646799147353E-16

例2 -灾难性取消

当使用几乎相同的操作数执行减法时，有时会出现取消。以下是由沼泽引起的取消的示例（使添加不显着的精度丧失）。

SQRT（1E-16 + 1） -  1NS = 0

Matlab的一些功能，如EXPM1.和log1p.，可用于补偿灾难性取消的影响。

示例3 - 浮点操作和线性代数

浮点算术结合的圆形，取消和其他特征，在解决线性代数问题时产生惊人的计算。Matlab警告以下矩阵一种是不良状态，因此系统斧= B.可能对小扰动敏感：

A = diag([2 eps]);b = [2;每股收益);y = \ b;警告:矩阵是接近单数或严重缩放。结果可能不准确。RCOND = 1.110223 e-16。

这些只是示出IEEE浮点算术如何影响MATLAB的计算的一些示例。注意，在IEEE 754算术中执行的所有计算都会受到影响，这包括用C或FORTRAN编写的应用以及MATLAB。