पक्षपातपूर्ण - अंकन - बाइनरी - विकल्प

मैंने पढ़ा है एक अहस्ताक्षरित int की तरह, लेकिन 2 एन 1 1 के द्वारा ओसेट, जहां n संख्या में बिट्स की संख्या है एक तरफ तकनीकी रूप से हम किसी भी पक्षपात को चुन सकते हैं, परन्तु यहां प्रस्तुत विकल्प असाधारण आम है। हालांकि, मैं नहीं क्या बात यह है कि क्या कोई मुझे उदाहरणों के साथ समझा सकता है इसके अलावा, मुझे इसका इस्तेमाल कब करना चाहिए, अन्य विकल्प जैसे कि एक की प्रशंसा, साइन और मैग, और दो का बधाई दी। 14 जुलाई को 14 को 3 57. एक प्रतिनिधित्व एक है एन्कोडिंग जानकारी का तरीका ताकि एन्कोडेड जानकारी से विवरण या संदर्भ निकालना आसान हो। अधिकांश आधुनिक सीपीयू दो नंबर पूरक नोटेशन का उपयोग कर संख्या को दर्शाते हैं। ऐसा इसलिए करते हैं क्योंकि यह डिजिटल सर्किट डिजाइन करना आसान है जो इन मूल्यों पर अंकगणित करने के लिए जल्दी से जोड़ सकते हैं , घटाएँ, गुणा, विभाजित Twos पूरक भी अच्छी संपत्ति है कि एक सबसे महत्वपूर्ण बिट व्याख्या कर सकते हैं के रूप में या तो एक दो का अहस्ताक्षरित संख्या दे रही है या हस्ताक्षर हस्ताक्षर के रूप में हस्ताक्षर किए संख्या के रूप में अनिवार्य रूप से किसी भी हार्डवेयर अंकगणितीय को कार्यान्वित करने के लिए इस्तेमाल किया गया। पुराने मशीनों का इस्तेमाल अन्य ठिकानों, जैसे, 60 के दशक में काफी सामान्य थे मशीनों का प्रतिनिधित्व करते थे जो कि बाइनरी-कोडित-दशमलव अंकों के सेट के रूप में 4-बिट एड्रेसेबल निबल्स में आईबीएम 1620 और 1401 में फंस गए थे , आप एक ही अवधारणा या मूल्य को अलग-अलग तरीके से प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। एक पूर्वाग्रह का अर्थ है कि आप जो नंबरों के लिए चुना करते हैं, आपने उस मूल्य के लिए एक निरंतर पूर्वाग्रह जोड़ा है जो संभवतः कुछ और प्रभावी ढंग से किया जा सकता है जिससे मैं उससे बात कर सकूं 2 एन 1 1 एक असाधारण सामान्य पूर्वाग्रह होने के नाते मैं बहुत सी विधानसभा और सी कोडिंग करता हूं और पूर्वाग्रह मूल्यों की ज़रूरत नहीं जानता हूं। हालांकि, एक सामान्य उदाहरण है आधुनिक सीपीयू बड़े पैमाने पर आईईईई अस्थायी बिंदु को कार्यान्वित करते हैं, जो कि फ्लोटिंग प्वाइंट नंबर को चिन्हित करता है , एक्सपोनेंट, मैन्टिसा एक्सपोनेंट है दो की शक्ति, शून्य के आसपास सममित, लेकिन अगर मुझे एन-बिट एक्सपोनेंट के लिए सही तरीके से याद आती है, तो 2 एन -1 द्वारा पक्षपाती हो जाती है। यह पूर्वाग्रह समान बिंदु के साथ फ़्लोटिंग बिंदु मूल्य की तुलना समानएक विशेष फ्लोटिंग प्वाइंट निर्देश के बजाय मानक मशीन दो-पूरक निर्देशों का उपयोग करते हुए कम से अधिक, जिसका अर्थ है कि कभी-कभी वास्तविक फ़्लोटिंग प्वाइंट की तुलना का उपयोग करना टाला जा सकता है अंधेरे कोने के विवरणों के लिए देखें। आलूशूट के लिए धन्यवाद मेरे प्रारंभिक उत्तर की अयोग्यता को ध्यान में रखते हुए, और मुझे इसे खोदने के लिए बाहर निकालना। उत्तर 14 जुलाई 14 4 बजे 18. उत्तरदायी अंक कई तरह के मूल्यों को संचयित करने का एक तरीका है जो शून्य से शुरू नहीं करते हैं। बस, आप एक मौजूदा प्रतिनिधित्व लेते हैं जो शून्य से एन तक जाता है, और फिर प्रत्येक संख्या में पूर्वाग्रह बी जोड़ें ताकि अब यह बी से एन में हो। बी फ्लाटिंग-बिंदू एक्सपोनेंट 1 पूर्वाग्रह-तीन एन्कोडिंग पर केन्द्रित प्रकार की गतिशील श्रेणी को बनाए रखने के लिए पूर्वाग्रह के साथ जमा किए जाते हैं, जो दशमलव अंकगणितीय को सरल बनाने के लिए एक तकनीक है तीनों के एक पूर्वाग्रह का उपयोग करते हुए। दो गुण पूरक नोटन INTMIN के पूर्वाग्रह के साथ पक्षपाती अंकन के रूप में माना जा सकता है और सबसे महत्वपूर्ण बिट फ़्लिप किया जा सकता है। 14 जुलाई 14 को 4 उत्तर दिया गया। 12. द्विआधारी के लिए विधि और उपकरण निरंतर - पक्षपातपूर्ण नतीजा यूएस 677 9 001 बी 1। एक फ्लोटिंग-प्वाइंट ऑपरेशन के लिए पक्षपातपूर्ण अग्रणी-शून्य गणना को निर्धारित करने की एक विधि का खुलासा किया है सबसे पहले, एक बाइनरी सदिश को सबवेक्टर्स में विभाजित किया जाता है, फिर, कई सबवेक्टर अग्रणी-शून्य गणना उत्पन्न होती हैं सबवेक्टर अग्रणी-शून्य गणनाएं एक निरंतर राशि से पक्षपातपूर्ण अगला, एक या एक से अधिक उपसर्ग बिट्स की गणना की जाती है अंत में, एक चयनित सबवेक्टर अग्रणी-शून्य गणना का कम से कम एक हिस्सा उपसर्ग बिट्स को जोड़ा जाता है ताकि द्विआधारी सदिश के लिए कुल प्रमुख-शून्य गणना हो सके। 15. क्या दावा किया जाता है 1। एक फ्लोटिंग-प्वाइंट ऑपरेशन के लिए द्विआधारी मूल्य के पक्षपातपूर्ण अग्रणी-शून्य संख्या का निर्धारण करने की एक विधि, जिसमें एक बाइनरी सदिश subvectors की बहुलता में विभाजित करने वाला तरीका कहा गया था। उपवक्ता अग्रणी- शून्य गणनाएं, प्रत्येक ने कहा सबवेक्टरों में से एक, जिसमें कहा गया है कि सबवेक्टर अग्रणी-शून्य गणना एक निरंतर राशि से पक्षपातपूर्ण होती है, जिसमें कहा जाता है कि आगे उत्पन्न करना शामिल है। प्रत्येक क्षेत्र के आधार क्षेत्रों में बहुलता के आधार पर डिविडिंग करना और आधार क्षेत्र की बहुलता - जेरो मायने रखता है, प्रत्येक एक के लिए एक आधार क्षेत्र। एक या एक से अधिक उपसर्ग बिट्स को दूसरे हिस्से में जोड़कर पूर्वाग्रह राशि का एक भाग जो कि शून्य के शून्य-शून्य सेक्टर के चयनित एक से पहले शून्य के एक नंबर पर जोड़ता है। चयनित सबवेक्टर अग्रणी-शून्य गणना में से एक या अधिक उपसर्ग बिट्स ने कहा कि बाइनरी वेक्टर 2 के लिए अंतिम प्रमुख-शून्य गणना करने के लिए। दावे 1 की विधि जिसमें फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन एक परिणाम प्रदान करता है, और फ़र्थ एर में शून्य-शून्य संख्या के बराबर राशि के परिणामस्वरूप स्थानांतरण करने के चरण शामिल हैं। 2 दावे की विधि जिसमें परिणामस्वरूप एक फ्लोटिंग प्वाइंट गुणा-जोड़ ऑपरेशन के मध्यवर्ती मंटिसा होता है और कहा जाता है कि स्थानांतरण चरण मध्यवर्ती मंटिसा .4 दावा 1 की विधि जिसमें द्विआधारी वेक्टर की लंबाई 2n है, और कहा गया है कि विभाजित चरण द्विआधारी वेक्टर को प्रत्येक 2 मिमी की लंबाई वाले सबवेक्टर में बांटता है, जहां मी और n पूर्णांक हैं, और मी n.5 से भी कम है। दावे 4 की विधि जिसमें द्विआधारी सदिश में 64 बिट हैं, और प्रत्येक सबवेक्टर में 16 बिट्स हैं। दावे 1 की विधि जिसमें कहा गया है कि कदम उठाने में संकेत उत्पन्न करने का चरण शामिल है, प्रत्येक दिए गए सबवेक्टर के लिए एक, जो यह निर्दिष्ट करता है कि सभी बिट्स एक दिए गए सबवेक्टर के पास शून्य मान है। 7 दावे की विधि जिसमें कहा गया है कि समापन चरण में अंतिम प्रमुख-शून्य संख्या के एक हिस्से की गणना के लिए कम से कम दो सिग्नल का इस्तेमाल होता है। एक पक्षपातपूर्ण अग्रणी-शून्य संख्या निर्धारित करने के लिए सर्किट एक बाइनरी वैल एक डाटा प्रोसेसर में किए गए एक फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन के लिए ई। में कहा गया है कि सर्किट में एक बाइनरी वेक्टर को सबवेक्टरों की बहुतायत में विभाजित करने के लिए कहा जाता है। सबवेक्टर अग्रणी-शून्य संख्याओं की बहुतायत पैदा करने के लिए, प्रत्येक एक सबवेक्टर के लिए एक पूर्वाग्रह राशि का पहला भाग, जिसमें कहा जाता है कि पैदा करने वाले साधनों में और भी शामिल हैं। आधार क्षेत्रों की बहुलता में प्रत्येक उपवर्तकों को विभाजित करने के लिए और आधार क्षेत्र की बहुतायत-शून्य संख्याओं के बहुसंख्यक निर्माण के लिए योजनाएं, प्रत्येक आधार क्षेत्र के लिए एक, एक या अधिक उपसर्ग बिट्स की गणना करने के लिए कहा जाता है कि चयनित पूर्वाधिकारी प्रमुख-शून्य संख्याओं के चयनित एक से पहले कई शून्यों के लिए कहा गया पूर्वाग्रह राशि का दूसरा भाग जोड़कर और चयनित उप-रेखांकित अग्रणी-शून्य गणना के कम से कम एक हिस्से को जोड़ने के लिए एक या एक से अधिक उपसर्ग बिट्स ने कहा कि द्विआधारी वेक्टर 9 के लिए अंतिम प्रमुख-शून्य गणना करने के लिए। दावा 8 का सर्किट जिसमें फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन परिणाम प्रदान करता है, और इसके अलावा बदलाव के साधन परिणाम-शून्य संख्या के बराबर राशि के परिणामस्वरूप 10। 9 दावे का सर्किट 9 जिसमें परिणाम एक फ्लोटिंग प्वाइंट गुणा-जोड़ ऑपरेशन के मध्यवर्ती मंटिसा होता है और कहा जाता है कि स्थानांतरण का मतलब मध्यवर्ती मंटिसा को सामान्य बनाता है। 11 सर्किट 8 दावा है जिसमें द्विआधारी वेक्टर की लंबाई 2n है, और कहा गया है कि विभाजित करने वाले साधनों को विभाजक में 2 मिमी की लंबाई वाले प्रत्येक द्विआधारी वेक्टर को विभाजित करता है, जहां मी और n पूर्णांक हैं, और मी n से कम है .12 दावे का सर्किट 11 जिसमें बाइनरी वेक्टर में 64 बिट्स हैं, और प्रत्येक सबवेक्टर के 16 बिट्स हैं। 13 दावे का सर्किट 8 जिसमें कहा गया है कि उत्पादन का मतलब संकेतों को उत्पन्न करता है, प्रत्येक दिए गए सबवेक्टर के लिए एक, जो यह निर्दिष्ट करता है कि दिए गए सबवेक्टर के सभी बिट्स का शून्य मान है या नहीं। 14 दावा के सर्किट 13 में कहा गया है कि जुड़ाव का मतलब अंतिम अंतिम-शून्य संख्या के एक हिस्से की गणना करने के लिए कम से कम दो संकेतों का उपयोग करता है। 15 दावा के सर्किट 8 में कहा गया है कि उत्पन्न करने वाले साधन ने उप-प्रमुख अग्रणी-शून्य गणना उत्पन्न की है एक निरंतर राशि से पक्षपाती हैं। आविष्कार का क्षेत्रफल। क्षेत्र। आविष्कार का क्षेत्र। वर्तमान आविष्कार आम तौर पर कम्प्यूटेशनल प्रसंस्करण के लिए द्विआधारी मूल्य में अग्रणी शून्य या लोगों की संख्या का निर्धारण करने की पद्धति से अधिक विशेष रूप से कंप्यूटर सिस्टम से संबंधित है, और विशेषकर एक एनकोडेड अग्रणी-शून्य संख्या को लगातार पूर्वाग्रह मूल्य से बढ़ाकर प्रदान करने के लिए 2. संबंधित कला का विवरण। पारंपरिक कंप्यूटर सिस्टम की मूल संरचना में एक केंद्रीय प्रोसेसिंग यूनिट सीपीयू या प्रोसेसर शामिल होता है जो इनपुट आउटपुट IO सहित कई परिधीय उपकरणों से जुड़ा होता है उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के लिए डिस्प्ले मॉनिटर और कीबोर्ड जैसे डिवाइस, एक स्थायी मेमोरी डिवाइस जैसे कि हार्ड डिस्क या कंप्यूटर की ऑपरेटिंग सिस्टम और उपयोगकर्ता प्रोग्राम को संग्रहीत करने के लिए फ्लॉपी डिस्केट, और एक अस्थायी स्मृति डिवाइस जैसे कि रैंडम-एक्सेस मेमोरी या रैम प्रोग्राम निर्देशों को पूरा करने के लिए प्रोसेसर द्वारा उपयोग किया जाता है एक प्रोसेसर, बस सहित, विभिन्न तरीकों से परिधीय उपकरणों के साथ संचार करता है या एक सीधा चैनल एक कंप्यूटर सिस्टम में कनेक्शन के लिए धारावाहिक और समानांतर बंदरगाह जैसे कई अतिरिक्त घटक हो सकते हैं, जैसे कि मॉडेम या प्रिंटर, कला में कुशल, आगे की सराहना करते हैं कि उदाहरण के लिए पूर्वगामी के साथ संयोजन में इस्तेमाल किया जा सकता है प्रोसेसर से जुड़े एक प्रदर्शन एडाप्टर का उपयोग वीडियो डिस्प्ले मॉनिटर को नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है, और एक मेमोरी कंट्रोलर को अस्थायी स्मृति डिवाइस और प्रोसेसर के बीच एक अंतरफलक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। एक विशिष्ट प्रोसेसर कॉन्फ़िगरेशन एफआईजी 1 प्रोसेसर 1 में दिखाया गया है। बस इंटरफ़ेस यूनिट 2 जो प्रोसेसर 1 और डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम के शेष के बीच डेटा के प्रवाह को नियंत्रित करता है नहीं दिखाया गया बस इंटरफ़ेस यूनिट 2 डेटा कैश 3 और एक अनुदेश कैश दोनों से जुड़ा है 4 निर्देशक कैश 4 शाखा इकाई के लिए आपूर्ति निर्देश 5 जो यह निर्धारित करता है कि सामान्य प्रयोजन के रजिस्ट्रार की सामग्री के अनुसार अनुदेशों के अनुक्रम उचित हैं 6 GPRs और फ़्लोटिंग-बिंदु रजिस्टरों एफपीआर 7 प्रोसेसर 1 में लोड स्टोअर यूनिट 8 फिक्स्ड प्वाइंट निष्पादन इकाई 9 और फ्लोटिंग-पॉइंट निष्पादन इकाई 10 की उपलब्धता और निर्देशों की प्रकृति स्वयं शाखा इकाई 5 प्रेषण इकाई 11 को प्रेषित करने के लिए निर्देश देती है, जो उचित निष्पादन के लिए व्यक्तिगत निर्देशों को जारी करता है यूनिट लोड स्टोअर यूनिट 8 फिक्स्ड प्वाइंट निष्पादन इकाई 9 या फ़्लोटिंग-पॉइंट एक्ज़ीक्यूशन यूनिट 10. फिक्स्ड-प्वाइंट निष्पादन इकाई 9 डेटा से पढ़ता है और सामान्य प्रयोजन रजिस्टरों को डेटा लिखता है 6 फ़्लोटिंग-प्वाइंट एक्ज़ीक्यूशन यूनिट 10 डेटा से पढ़ता है और डेटा को लिखता है फ़्लोटिंग-पॉइंट रजिस्टरों 7 लोड स्टोर यूनिट 8 सामान्य प्रयोजन रजिस्टरों से डेटा पढ़ता है 6 या फ्लोटिंग-पॉइंट रजिस्टरों 7 और डेटा कैश 3 में या किसी बाहरी मेमोरी को लिखता है जो मेमोरी पदानुक्रम और डेटा द्वारा नियोजित कैशिंग प्रोटोकॉल के आधार पर नहीं दिखाया जाता है - प्रोसेसिंग सिस्टम, जो वर्तमान आविष्कार के दायरे से बाहर हैं Load store unit 8 भी डेटा कैश 3 से डेटा पढ़ता है और सामान्य प्रयोजन रजिस्टरों को डेटा लिखता है 6 और फ्लोट आईएनजी पॉइंट रजिस्टरों 7. ए प्रोसेसर विभिन्न प्रकार के नंबरों पर या अंकगणितीय क्रियाओं को निष्पादित कर सकता है, उदाहरण के लिए, सरल कार्यों में पूर्णांक परिपथों को शामिल किया जाता है, जो कि एक निश्चित-बिंदु संकेतन का प्रतिनिधित्व कर रहे हैं, गैर-पूर्णांक आमतौर पर एक अस्थायी- बिंदु संकेतन इलैक्ट्रिकल और इलेक्ट्रानिक्स इंजीनियर्स संस्थान के मानक संख्या 754 आईईईई ने विशेष रूप से प्रारूप तैयार किया है जो कि फ्लोटिंग-बिंदु कार्यों के लिए अधिकांश आधुनिक कंप्यूटरों में उपयोग किया जाता है उदाहरण के लिए, एक एकल-सटीक फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्या 32-बिट एक शब्द फ़ील्ड, और एक डबल-सटीक फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्या 64-बिट दो-शब्द फ़ील्ड का उपयोग करते हुए प्रदर्शित की जाती है अधिकांश प्रोसेसर फ़्लोटिंग-पॉइंट यूनिट FPU के साथ फ़्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशंस को संभालते हैं। फ्लोटिंग-पॉइंट नोटेशन जिसे भी घातीय अंकन के रूप में जाना जाता है, दोनों बहुत बड़ी और बहुत छोटी संख्या का प्रतिनिधित्व करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है एक अस्थायी बिंदु के संकेत के तीन भागों, एक मंथिसा या महत्व, एक प्रतिपादक, और एक संकेत सकारात्मक है नकारात्मक नकारात्मक mantissa संख्या के अंकों को निर्दिष्ट करता है, और एक्सपोनेंट नंबर की परिमाण, यानी आधार की शक्ति को निर्दिष्ट करता है, जिसे संख्या उत्पन्न करने के लिए mantissa के साथ गुणा किया जाता है उदाहरण के लिए, आधार 10 का उपयोग करते हुए, संख्या 28330000 2833 ई 4 के रूप में प्रतिनिधित्व किया जाता है, और संख्या 0 054565 को 54565 ई-6 के रूप में प्रस्तुत किया जाएगा क्योंकि प्रोसेसर बाइनरी मान का उपयोग करते हैं, कंप्यूटर में फ्लोटिंग-पॉइंट नंबरों को बेस रेडिक्स के रूप में 2 का इस्तेमाल किया जाता है, इसलिए एक अस्थायी बिंदु संख्या आमतौर पर द्विआधारी शब्दों में व्यक्त की जा सकती है फार्म के अनुसार। जहां n आधार 10 में फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्या है, एस पॉज़िटिव के लिए नंबर 0 या निगेटिव के लिए 1 का चिन्ह है, एफ आधार 2 में मंटिसा का आंशिक घटक है, और ई का एक्सपोनेंट है रेडिक्स आईईईई मानक 754 के अनुसार, एक एकल परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर 32 बिट्स का उपयोग करता है, जैसा कि पहला बिट संकेत एस को इंगित करता है, अगले आठ बिट्स एक्सपोनेंट 127 ई पूर्वाग्रह की पूर्वाग्रह राशि से ऑफसेट दर्शाते हैं, और पिछले 23 बिट्स से संकेत मिलता है ई अंश एफ, उदाहरण के लिए, दशमलव संख्या दस का प्रतिनिधित्व 32-बिट मान द्वारा किया जाएगा 10000010 010000000000000000000000000.ऐसा यह 1 0 1 01 2 2 130-127 1 25 2 3 10. जब एक मान व्यक्त किया जाता है पूर्वगामी सम्मेलन के अनुसार, इसे सामान्यीकृत कहा जाता है, अर्थात, महत्त्व में प्रमुख बिट नोजरोजो या 1 एफ के रूप में द्विआधारी मान के मामले में 1 यदि स्पष्ट या अंतर्निहित सबसे महत्वपूर्ण बिट शून्य है जैसा कि 0 एफ में है, तो संख्या को असामान्य माना जाता है, असामान्य संख्या आसानी से एक फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन के आउटपुट परिणाम के रूप में हो सकती है, जैसे कि दूसरे नंबर से एक संख्या का प्रभावी घटाव जो कि मूल्य में थोड़ा अलग है। अंश छोड़ा प्रमुख शून्य को अंश से निकाल दिया जाता है और एक्सपोनेंट को तदनुसार समायोजित किया जाता है यदि एक्सपोनेंट ई मिनट के न्यूनतम एक्सपोनेंट मान के बराबर है, तो परिणाम को सामान्यीकृत कहा जाता है, यदि एक्सपोनेंट ई मिनट से कम है तो एक अंडरफ्लो हुआ है अगर und एरफ्लो को निष्क्रिय कर दिया जाता है, अंश को सही शून्य तक स्थानांतरित किया जाता है, जब तक एक्सपोनेंट ई के बराबर नहीं होता है, एक्सपोनेंट को 000 हेक्साडेसीमल से बदल दिया जाता है, और परिणाम को denormalized कहा जाता है उदाहरण के लिए, एक ही छोटा एक्सपोनेंट ई होने वाले दो नंबरों में मैन्टिसस हो सकते हैं 1 010101 और 1 010010, और जब उत्तरार्द्ध संख्या को पूर्व से घटाया जाता है, तो परिणाम 0 000011 है, एक असामान्य संख्या यदि ई 5, अंतिम परिणाम एक denormalized संख्या होगा। कई पारंपरिक कंप्यूटरों के हार्डवेयर केवल प्रक्रिया के लिए अनुकूलित है सामान्यीकृत संख्या इसलिए, जब एक denormalized संख्या को फ्लोटिंग-बिंदु ऑपरेशन के आउटपुट परिणाम के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, तो इससे पहले कि संख्या की आगे की प्रक्रिया हो सकती है इससे पहले सामान्यीकृत होना चाहिए। आम तौर पर मूल्यों को सामान्य करने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जाता है, आम तौर पर प्रमुख शून्य को निकालकर अंश और तदनुसार घातांक को घटाते हुए देखें यूएस पॅट संख्या 5,513,362 एक तकनीक में अग्रणी शून्य प्रत्यारोपण एलजेडए तर्क शामिल है जो कि शून्य निकालने के लिए संख्याओं की भविष्यवाणी करता है फ़्लोटिंग-पॉइंट अंकगणित पूरा होने से पहले आईबीएम जर्नल ऑफ रिसर्च एंड डेवलपमेंट, वॉल 34, नो 1 जनवरी 1 99 0, पीपी 71-77। एफआईजी 2 के संदर्भ में, फ़्लोटिंग-पॉइंट निष्पादन इकाई के लिए एक पारंपरिक निर्माण का एक उच्च स्तरीय ब्लॉक आरेख 10 दर्शाया गया है कि फ्लोटिंग-प्वाइंट निष्पादन इकाई 10 में इनपुट इनपुट ए, बी, और सी प्राप्त करने के लिए क्रमशः 202, 204 और 206 में तीन इनपुट शामिल हैं, जो फ्लोटिंग-पॉइंट नंबर के रूप में व्यक्त किए गए हैं फ़्लोटिंग-प्वाइंट एक्ज़ीक्यूशन यूनिट 10 इन ऑपरेंडों का उपयोग एक गुणा-जोड़ को करने के लिए करता है अनुदेश मल्टीप्ले-एड निर्देश अंकगणित ऑपरेशन एसीबी को निष्पादित करता है 202 204 और 206 में दिए गए निविष्टियों ए, बी और सी के एक्सपोनेंट पार्ट्स को एक एक्सपोनेंट कैलकुलेटर को प्रदान किया जाता है 208 ऑपरेंसेस ए और सी के मंथिसा भाग गुणक 212 जबकि ऑपरेंड बी के मैन्टिसा भाग को संरेखण शिफ्ट 214 के लिए प्रदान किया गया है, जैसा कि यहां इस्तेमाल किया गया है, बीमित ऑपरेटर एक नकारात्मक संख्या हो सकता है, इसलिए स्वाभाविक रूप से जोड़कर शब्द घटाव भी शामिल हैं। मल्टीप्लर 212 प्राप्त करता है ए और सी के ए मंथिसस और अंकगणित फ़ंक्शन एसी को दो मध्यवर्ती परिणामों से जोड़ देता है, जो कि योग के रूप में जाना जाता है और इन मध्यवर्ती परिणाम एक मुख्य योजक वृद्धिकर्ता के लिए प्रदान किए जाते हैं 222 एक्सपोनेंट कैलकुलेटर 208 ऑपरेटियंस ए के प्रतिपादकों के योग से एक मध्यवर्ती एक्सपोनेंट की गणना करता है और सी और इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट रजिस्टर 224 एक्सपोनेंट कैलकुलेटर 208 में इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट को इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट और ऑपरेंड बी के एक्सपोनेंट के बीच अंतर की गणना करता है, और डिकोड करता है कि एक अग्रणी शून्य प्रत्यारोपण LZA 226 और संरेखण के मज़दूर दोनों को नियंत्रण संकेत प्रदान करने के लिए मान 214 संरेखण छायाकार 214 ऑपरेंड बी के मंटिसा को बदल देता है ताकि ऑपरेंड बी के एक्सपोनेंट को स्थानांतरित शिला के अनुरूप समायोजित किया जा सके, मध्यवर्ती एक्सपोनेंट के बराबर प्रचालनात्मक बी के मंटिसा को स्थानांतरित किया जाता है तो मुख्य योजक वृद्धिकर्ता को प्रदान किया जाता है 222 मुख्य योजक वृद्धिकर्ता 222 ऑपरेंड बी के मंटिसा की राशि को स्थानांतरित कर दिया और गुणक के परिणाम ले जाने के लिए 212 आउटपुट ओ एफ प्रमुख योजक वृद्धिकर्ता 222 एक मध्यवर्ती परिणाम रजिस्टर 228 में संग्रहीत किया जाता है। इसके साथ ही मुख्य योजक वृद्धिकर्ता में 222 एलजीए 226 में मंटिसा अतिरिक्त के साथ भविष्य में अग्रणी स्थिति की भविष्यवाणी की जा रही है क्योंकि अंकगणितीय आपरेशन की प्रकृति तार्किक जोड़ या तार्किक घटाव ज्ञात है अच्छी तरह से अग्रिम में, एलजेए 226 नतीजतन, मंथिसा में एक अग्रणी स्थान के स्थान की भविष्यवाणी कर सकता है, जो दो आसन्न बिट स्थितियों में से एक है, बाएं बिट स्थिति, जोड़ी का सबसे महत्वपूर्ण बिट, को न्यूनतम स्थिति के रूप में संदर्भित किया जाता है जैसा कि यह दर्शाता है नतीजतन मंटिसा के सामान्यीकरण के लिए आवश्यक न्यूनतम बदलाव इसी प्रकार सामान्य स्थिति के लिए आवश्यक अधिकतम शिफ्ट का प्रतिनिधित्व करने वाली सही बिट स्थिति को अधिकतम स्थिति के रूप में संदर्भित किया जाता है उदाहरण के लिए, यदि बारह शून्य को न्यूनतम अधिकतम बिट स्थिति जोड़ी के केंद्र बिंदु से पहले भविष्यवाणी की जाती थी , तार्किक परिवर्धन के लिए शिफ्ट की राशि जोड़ी या तो 11,12 होगी या तार्किक घटाव के लिए 12,13 होगी क्योंकि न्यूनतम-पूर्वानुमान टेड शिफ्ट राशि का चयन हमेशा सुनिश्चित करने के लिए किया जाना चाहिए कि किसी प्रमुख को नतीजे से नहीं हटाया जाता है, तो इस्तेमाल की जाने वाली शिफ्ट राशि हमेशा भविष्यवाणी की गई बिट स्थिति जोड़ी की न्यूनतम स्थिति के एन्कोडिंग पर आधारित होती है। एलएजेए 226 एक मानक के अनुसार समायोजित करता है न्यूनतम बिट स्थिति, जो सामान्य रूप से पंजीकृत रजिस्टर में जमा होती है 230 सामान्य से समायोजित करें 230 से पंजीकृत रजिस्टर समायोजित करें, मध्यवर्ती परिणाम मंटिसा के साथ मध्यवर्ती परिणाम रजिस्टर 228 से एक सामान्यीकृत करने के लिए 232 सामान्यीकृत 232 प्रमुख स्थान को बदलने के लिए स्थानांतरण की आवश्यकता होती है परिणाम की सबसे महत्वपूर्ण बिट स्थिति में मंटिसा में स्थानांतरित किया गया मंटसा फिर एक राउंडर 234 के लिए प्रदान किया जाता है जो परिणाम के परिणामस्वरूप मंटिसा को बिट्स की उचित संख्या में प्रदान करता है। सामान्य से समायोजित सामान्य रूप से समायोजित 230 रजिस्टर भी एक्सपोनेंट योजक 236 उचित एक्सपोनेंट प्राप्त करने के लिए, एक्सपोनेंट शुरू में शून्य की अग्रणी स्थिति से अनुमानित अधिकतम शिफ्ट के लिए सही से समायोजित किया जाता है 226 यदि मुख्य योजक वृद्धिकर्ता 222 के अंतिम परिणाम में न्यूनतम बदलाव की आवश्यकता होती है, तो न्यूनतम शिफ्ट राशि के लिए एक्सपोनेंट योजक को ठीक करने के लिए एक अधिकतम अवधि की अधिकतम अनुमानित अवधि के लिए एक्सपोनेंट समायोजित करने के लिए, अधिकतम दो इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट में स्थिति जोड़ दी जाती है एक्सपोनेंट के अलावा इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट को एडजोनेंट एडजस्टमेंट के साथ ही एक्सपेंटर 226 से आगे उपलब्ध हो सकता है, जो आमतौर पर मुख्य योजक वृद्धिकर्ता 222 के उपलब्ध होने से पहले उपलब्ध होगा। अंतिम नतीजतन, 234 राउंडर से मंथिसा को एक्सपोनेंट योजक 236 से अंतिम घोषित किया गया है और फॉरेटिंग प्वाइंट निष्पादन यूनिट के न दिखने वाली बस के परिणामस्वरूप 238 आउटपुट पर अग्रेषित किया गया है। फ्लोटिंग-पॉइंट निष्पादन इकाई के मल्टीप्लेसर से सामान्यीकृत फ़्लोटिंग पॉइंट परिणाम सीधे एक फ्लोटिंग-प्वाइंट रजिस्टर में लिखा जा सकता है या वैकल्पिक रूप से, नामित प्रविष्टि में नाम बदलने के बफर में, इस विशेष इकाई में, एक अग्रणी Z एरो ओवरले एलजेडओ लॉजिक यूनिट 231 से उत्पन्न होता है जो एलजेए को पूर्ण सामान्यीकरण का अनुरोध करने से रोक सकता है। एलजेडओ इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट रजिस्टर में संग्रहीत इंटरमीडिएट एक्सपोनेंट पर आधारित है। 224 अधिक विवरण के लिए यूएस पैट नंबर 5, 9 43, 249 देखें। अपेक्षाकृत द्विआधारी वैक्टर के लिए अग्रणी शून्यों का परिमाण कम लंबाई जैसे 4 बीट लंबे आमतौर पर एक कर्णफ मैप, या अन्य अपेक्षाकृत सरल बूलियन तर्क का उपयोग करके पूरा किया जा सकता है बाइनरी डेटा फ़ील्ड के रूप में यह फ़ंक्शन अब लंबा हो जाता है, यद्यपि यद्यपि 32, 64 या 128 बिट लंबा है, फ़ंक्शन अब रह सकता है इस फैशन में आसानी से प्रदर्शन किया श्रृंखला में सक्रिय दो अलग-अलग कार्यात्मक ब्लॉकों का प्रयोग द्विआधारी अग्रणी-शून्य काउंटरों का पालन करने के लिए द्विआधारी एपर्स द्वारा पक्षपाती गिनती के परिणाम की आवश्यकता को महसूस करने के लिए अतिरिक्त शक्ति और एकीकृत सर्किट क्षेत्र की आवश्यकता होती है, अस्थायी बिंदु अंकगणित में कठिनाई बढ़ सकती है, जिसमें यह सभी अग्रणी शून्य को हटाने के लिए छोड़ दिया मंटिसा शिफ्ट को फिर से सामान्य करने के लिए आवश्यक है, इसलिए, यह devis के लिए वांछनीय होगा ई अग्रणी सर्किट क्षेत्र और बिजली की खपत में कमी के लिए अग्रणी-शून्य संख्या का निर्धारण करने की एक बेहतर पद्धति है, यह विधि अधिक लाभकारी होगी यदि विधि उच्च गति प्रसंस्करण के लिए योग्य होती है, जैसे कि प्रोसेसर एक गीगाहर्टज या अधिक की गति पर काम करता है। इस प्रक्षेपण का सारांश। इसलिए कंप्यूटर सिस्टम के लिए एक बेहतर प्रोसेसर प्रदान करने के लिए वर्तमान आविष्कार का एक ऑब्जेक्ट है। यह एक ऐसे प्रोसेसर प्रदान करने के लिए वर्तमान आविष्कार का एक और उद्देश्य है जो अधिक कुशल तरीके से एक अग्रणी शून्य निर्धारण करता है। एक निरंतर-पक्षपाती परिणाम के साथ द्विआधारी अग्रणी-शून्य गणना करने के लिए एक बेहतर तरीका प्रदान करने के लिए वर्तमान आविष्कार का एक अन्य उद्देश्य है। पूर्वगामी ऑब्जेक्ट को एक अस्थायी- प्वाइंट ऑपरेशन, आमतौर पर एक बाइनरी वेक्टर को सबवेक्टर्स की बहुलता में विभाजित करने के कदम शामिल करता है, सबवेक्टर अग्रणी-शून्य गणनाओं की बहुतायत पैदा करता है, एक के लिए प्रत्येक subvectors आर, और subvector प्रमुख-शून्य गणनाओं को द्विआधारी वेक्टर के लिए अंतिम अग्रणी शून्य गणना उत्पन्न करने के लिए जोड़ना अस्थायी-बिंदु ऑपरेशन एक परिणाम प्रदान करता है जो उदाहरण के लिए अग्रणी-शून्य गणना के बराबर राशि द्वारा स्थानांतरित किया जा सकता है , परिणामस्वरूप एक फ्लोटिंग प्वाइंट गुणा-जोड़ ऑपरेशन के मध्यवर्ती मंटिसा हो सकता है, और अंतरण मध्यवर्ती मंटिसा को सामान्य बनाता है। पसंदीदा क्रियान्वयन में, बाइनरी वेक्टर की लंबाई 2 n है और प्रत्येक सबवेक्टर की लंबाई 2 मीटर है जहां मी एन से भी कम है, जैसे द्विआधारी वेक्टर में 64 बिट हैं, और प्रत्येक सबवेक्टर में 16 बिट्स हैं, विधि सबकेक्टरों को आधार क्षेत्रों की बहुलता में विभाजित कर सकती है, और साथ ही आधार क्षेत्र के शून्य-शून्य संख्या के बहुसंख्यक उत्पन्न कर सकता है विधि में भी कई सिग्नल उत्पन्न होते हैं, प्रत्येक दिए गए सबवेक्टर के लिए एक, जो निर्दिष्ट करता है कि दिए गए सबवेक्टर के सभी बिट्स का शून्य मान होता है, concatenating step फिर सेवेक्टर अग्रणी-शून्य गणना संयोजन में करता है अंतिम प्रमुख-शून्य गणना के एक हिस्से की गणना करने के लिए संकेतों के साथ एन, विशेष रूप से, संमिश्र चरण अंतिम प्रमुख-शून्य संख्या के चार कम बिट्स को एक सबसे महत्वपूर्ण सबवेक्टर अग्रणी-शून्य संख्या के चार कम बिट्स का चयन करता है जिसका इनपुट डेटा गैर है - जोरो इस विधि को उप-अग्रणी अग्रणी शून्य संख्या और एक अंतिम अग्रणी-शून्य गणना उत्पन्न करने के लिए लागू किया जा सकता है, जो निरंतर राशि से पक्षपातपूर्ण है। ऊपर के साथ-साथ वर्तमान आविष्कार के अतिरिक्त उद्देश्यों, विशेषताओं और फायदे स्पष्ट हो जाएंगे निम्नलिखित विस्तृत लिखित वर्णन में। चित्रणों का संक्षिप्त विवरण: उपन्यास सुविधाओं में आविष्कार की विशेषता माना जाता है कि ऐपडेड दावों में आविष्कार किया गया है, हालांकि, इसके साथ-साथ इसके उपयोग के एक पसंदीदा तरीका, आगे के उद्देश्यों और फायदे हैं, एक चित्रमय अवतार के निम्नलिखित विस्तृत वर्णन के संदर्भ में सबसे अच्छा समझा जाएगा जब कि साथ चित्र के साथ संयोजन के रूप में पढ़ा जाए, जिसमें एफआईजी 1 ब्लॉक डायग्रा है एक पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसर में कार्यात्मक तर्क इकाइयों का चित्रण एम। एफआईजी 2 मल्टीप्ले-एक्शन ऑपरेशन के लिए कंप्यूटर प्रोसेसर की एक पूर्व कला फ्लोटिंग-पॉइंट निष्पादन इकाई का एक उच्च स्तरीय योजनाबद्ध आरेख है, जो कि मंथिसा मान में अग्रणी शून्य के निर्धारण की आवश्यकता होती है वर्तमान आविष्कार के कार्यान्वयन के अनुसार एक 4-बिट आधार क्षेत्र के लिए अग्रणी-शून्य गणना LZC जनरेटर का विस्तृत योजनाबद्ध आरेख है। एफआईजी 4 एलजेडसी बिट्स उत्पन्न करने वाले सर्किट का एक उच्च स्तरीय योजनाबद्ध आरेख है वर्तमान आविष्कार के एक कार्यान्वयन के अनुसार एक 16-बिट सबवेक्टर के लिए। एफआईजी 5 एफआईजी 4 के सर्किट में प्रयुक्त बहुसंकेतक का एक विस्तृत योजनाबद्ध आरेख है। एफआईजी 6 ऊपरी तीनों को पैदा करने के लिए एक तर्क सर्किट का एक विस्तृत योजनाबद्ध आरेख है एफआईजी 4 के सर्किट के साथ उपयोग के लिए 16-बिट सबवेक्टर के लिए पक्षपाती एलजेडसी के टुकड़े 4. एफआईजी 7 एक सर्किट का एक उच्च स्तरीय योजनाबद्ध आरेख है, जो एक 64-बिट बाइनरी सदिश के लिए एक अंतिम एन्कोडेड पक्षपाती एलजेडसी को तैयार करता है। एफआईजीएस 3-6 और एफआईजी 8 के कार्यान्वयन के साथ एजेसी एक तर्क सर्किट का एक विस्तृत आरेख है जो अंतिम एन्कोडेड पक्षपाती एलजेडसी के अंतिम तीन बिट्स को अंजाम 7 में लागू किया गया था। एक अनौपचारिक एमबीएडीएशन के वर्तमान वर्णन। वर्तमान आविष्कार एक द्विआधारी mantissa के अग्रणी शून्य गिनती की एक विधि को निर्देशित किया जाता है, और एक कंप्यूटर सिस्टम के प्रसंस्करण इकाई में किया जाता है कंप्यूटर प्रोसेसर में कई विभिन्न घटकों में शामिल हो सकते हैं, जो कि 1 और 2 में दिखाए गए विभिन्न घटक हैं, लेकिन वर्तमान आविष्कार के प्रोसेसर साथ ही नए हार्डवेयर घटकों को भी शामिल किया गया है, और पारंपरिक घटकों के लिए एक उपन्यास अंतर-संरचना वास्तुकला भी हो सकता है इसलिए, वर्तमान आविष्कार को 1 और 2 के संदर्भ में समझा जा सकता है, इस संदर्भ को एक सीमित अर्थ में नहीं समझा जाना चाहिए। इसके अलावा, आविष्कार पक्षपाती प्रमुख-शून्य गणना को लागू करने के लिए लागू किया जा सकता है, इसे आगे पक्षपातपूर्ण अग्रणी एक गणना उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जा सकता है जैसा कि नीचे और समझाया गया है, एक अग्रणी गिनती एआई को विभिन्न एन्कोडिंग तर्क को प्रतिस्थापित करके या अनिवार्य रूप से एक ही प्रभाव को प्राप्त करने के लिए इनपुट डेटा क्षेत्र को तर्कसंगत रूप से परिवर्तित करके निर्धारित किया जाता है। एक वेक्टर की अग्रणी-शून्य गणना करने के लिए पूर्वाग्रह को जोड़ना वास्तव में मूल ऑपरेंड वेक्टर को शून्य के एक वेक्टर के साथ तैयार करने के बराबर है पूर्वाग्रह के मूल्य की लंबाई, फिर उस नए सदिश पर एक पारंपरिक अग्रणी-शून्य गणना करना आम तौर पर अमेरिकी पैट नं 5,568,410 देखें, जो इस प्रकार पृष्ठभूमि की चर्चा के लिए शामिल है, हालांकि उस पेटेंट में पूर्वाग्रह का उपयोग शामिल नहीं है वर्तमान आविष्कार यह स्वीकार करता है कि शून्य के वेक्टर के प्रविष्टि को मूल प्रचालक सदिश की शुरुआत में होना जरूरी नहीं है, बल्कि वेक्टर में सबसे महत्वपूर्ण एक बिट की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण से पहले ऑपरेंड वेक्टर में कहीं भी डाला जा सकता है। अवधारणा को निम्नलिखित मूल ऑपरेंड वेक्टर बाइनरी पर विचार करके सचित्र किया जा सकता है जिसमें 16 00000 00000000 00010010 की एक अग्रणी-शून्य संख्या होती है, यदि एक पूर्वाग्रह इस गिनती में तीन शून्य शामिल किए जा सकते हैं, फिर तीन अतिरिक्त शून्य को वेक्टर में कहीं भी रखा जा सकता है जो कि सबसे महत्वपूर्ण 1 बिट से पहले हो, इसलिए, निम्नलिखित वैक्टर को प्रत्येक तीन उद्धृत शून्यों को सम्मिलित पूर्वाग्रह शून्य के रूप में समझा जा सकता है। 000 00000 00000000 00010010.00000000 000 00000 0001000000000000 00000000 000 10010. इस उदाहरण में, पक्षपाती प्रमुख-शून्य संख्या 1 9 है आविष्कार बाइनरी डेटा फ़ील्ड में सबसे महत्वपूर्ण 1 से पहले कहीं भी पूर्वाग्रह शून्य को प्रभावी ढंग से सम्मिलित करने में सक्षम होने की इस प्रकृति का कारक है। पक्षपाती प्रमुख-शून्य गणना LZC उत्पन्न करते हैं, लंबाई 2 एन के ऑपरेंड वेक्टर लंबाई 2 मीटर के सबवेक्टर में बांटा जाता है जहां एमएनएम और एन पूर्णांक होते हैं प्रत्येक सबवेक्टर के लिए, उस सबवेक्टर के लिए पक्षपातपूर्ण अग्रणी-शून्य गणना आसानी से उत्पन्न हो सकती है, या तो बहुत कम उपविक्टरों के लिए सरल बूलियन तर्क के साथ पृष्ठभूमि में उल्लिखित, या यहां वर्णित पद्धति का पुनरावर्ती उपयोग के साथ जो बेहतर प्रदर्शन के लिए गणना को समानांतर करता है, उदाहरण के बाद अंतिम एन्कोडेड पक्षपाती अग्र-शून्य संख्या वेक्टर को एक संयोजन के रूप में तैयार किया जाता है दो अलग-अलग जनरेटेड सबवेक्टर एन्कोडेड गिनती मान। प्रत्येक सबवेक्टर के लिए, दो आउटपुट संकेतों को एक एन्कोडेड पक्षपाती अग्रणी-शून्य उत्पन्न होता है उस सबवेक्टर के लिए गिनती संकेत, और दूसरा संकेत जो कि मूल डेटा फ़ील्ड सबवेक्टर के सभी बिट्स का शून्य मान होता है प्रत्येक उपवक्ता के लिए, एन्कोडेड पक्षपातपूर्ण अग्रणी-शून्य गणना उस लंबाई सबवेक्टर के लिए उत्पन्न होती है एक 16 बिट के उदाहरण पर विचार करें 55d के पूर्वाग्रह के साथ शून्य संख्या में 16 बिट वेक्टर को चार बिट के चार सबवेक्टर में विभाजित किया जाएगा। डाटा वेक्टर 0000 0010 1010 1010। परिणामस्वरूप पक्षपातपूर्ण अग्रणी शून्य संख्या 61d 0111101b। अधिकतम संभव पक्षपातपूर्ण शून्य संख्या 55d 16d 71d 1000111b. एक एन्कोडिंग प्रत्येक चार बिट गैर-पक्षपाती गिनती में तीन बिट लंबे होंगे जो कि उच्चतर गैर-पक्षपाती परिणाम 4 डी होने के बराबर होती है, जो 100 बी के बराबर होती है, प्रत्येक उपवक्ता के एलजेडसी में जोड़ा पूर्वाग्रह कुल पूर्वाग्रह से 111 कम हो सकता है यह भी कम 11 हो सकता है कुल पूर्वाग्रह से यह नीचे और नीचे चर्चा की गई है। स्वतंत्र सबवेक्टर पक्षपातपूर्ण अग्रणी शून्य गणना एलजेडसी जिसका उपयोग पक्षपाती 16 बिट एलजेडसी में किया जा सकता है वह सबसे महत्वपूर्ण सबवेक्टर की गिनती है जिसका इनपुट शून्य-शून्य मान है। प्रत्येक subvector के लिए nbiased और पक्षपाती अग्रणी शून्य गणना निम्नानुसार है। पक्षीय 111b LZC 11d 1011b 9d 1001b 7d 0111b 7d 0111b। पूर्वाह्न 11b LZC 7d 111b 5d 101b 3d 0bb 0db 0bb इस उदाहरण के लिए, इस्तेमाल पूर्वाग्रह 111b है। एक देख सकते हैं यह सबसे महत्वपूर्ण सबवेक्टर जिसका इनपुट डेटा गैर-शून्य है 1 चिह्नित है निश्चित रूप से सबवेक्टर 1 9 डी या 5 डी के लिए पक्षपाती गिनती पूरे 16 बिट वेक्टर के लिए पक्षपाती प्रमुख शून्य गणना का प्रतिनिधित्व करने के लिए पर्याप्त नहीं है क्योंकि इस सबवेक्टर के चार शून्य से पहले इस प्रकार, सामान्य मामले में, पूरे 16 बिट वेक्टर के लिए पक्षपाती 16 बिट एलजेडसी को 0d, 4d, 8d, 12d, या 16d को चुना हुआ सबवेक्टर पक्षपाती एलजेडसी में जोड़ा जा सकता है। क्योंकि बाइनरी चौदह और आठ स्थिति हो सकती है पूर्ववर्ती शून्य की गिनती के इस आवश्यक अतिरिक्त से प्रभावित होने पर, इस उदाहरण में मूल 16 बिट्स 01b के लिए अंतिम पक्षपाती एलजेडसी के हिस्से के रूप में केवल कम महत्वपूर्ण पदों में बाइनरी वाले और दो सर्च चयनित प्राथमिकताओं के 1 पक्षपाती एलजेडसी से सीधे चुना जा सकता है।घटना है कि सभी डेटा इनपुट 0 बी हैं, सबसे कम सबवेक्टर के पक्षपाती एलजेडसी के दो कम बिट्स को अंतिम पक्षपाती 16 बिट एलजेडसी के भाग के रूप में चुना जाना चाहिए। इसलिए यह तर्क दिया जा सकता है कि केवल पूर्वाग्रह का सबसे कम 11b प्रत्येक सबवेक्टर की एलजेडसी इन दो गिनती बिट्स को प्रत्यक्ष रूप से प्रभावित करती है, जिसे पक्षपाती 16 बिट एलजेडसी बिट्स के रूप में चुना जाना चाहिए, वास्तव में, प्रत्येक सबवेक्टर के एलजेडसी के पूर्वाग्रह मूल्य के निम्नतम 11b से कम बिट्स को जोड़कर, चयनित पक्षपाती पक्षपातपूर्ण 16 बिट LZC के हिस्से के रूप में अपने बिट्स पर विचार करने से पहले एलजेडसी। सबसे कम 11 से अधिक महत्वपूर्ण बिट्स को या तो सबवेक्टर के एलजेडसी में विचार किया जा सकता है या पक्षपाती 16 बिट एलजेडसी के ऊपरी बिट्स को उत्पन्न करने के लिए अलग से माना जा सकता है। अंत में, पक्षपातपूर्ण 16 बिट एलजेडसी के उच्च पांच बिट्स उपविक्ता की निष्पक्ष एलजेडसी के सबसे महत्वपूर्ण बिट्स एमएसबी पर विचार करके तैयार किए गए हैं, शेष चयनित पक्ष के पक्षपातपूर्ण LZC के उच्च आदेश बिट्स को अंतिम पक्षपाती 16 बिट एल ZC, and any portion of the total bias vector which was not used to bias the subvector LZCs. In the above example, the unused portion of the total bias is 1101b which is really 52d considering the bit positions assuming one biased the subvector LZCs with 11b It follows that the five MSBs of the biased 16 bit LZC equate to one of the following values 52d, 56d, 60d, 64d, or 68d recalling from above the required consideration that the chosen subvector LZC may be preceded by subvectors having all zero inputs, or all data inputs are zeros Here, the only subvector preceding the subvector whose biased LZC was chosen earlier is that labeled 0 In this case, subvector 1 s non-biased MSB is 1b indicating that the subvector was all zeros The biased LZC s MSB for subvector 1 that chosen is also 1b Each of these 1b s indicate that a value of four must be added to the aforementioned 1101b Thus, a total of 8d 4 2 must be added to the 1101b This results in 1111b , accounting for the weighting of the bits in 1101b It can be seen that generally, the logic required to resolve the upper bits of the final biased 16 bit LZC is relatively simple. The prefixed bits of the final biased LZC are the unused portion which may be zero in the case where the total bias vector is smaller in magnitude than a possible encoded unbiased LZC of the original data of the total bias vector with the addition of the count of the zeros preceding the most significant subvector s LZC. More generally, the more significant subvector of the final biased leading-zero count is generated by performing relatively minimal logic on i the remaining upper portions of the encoded subvector biased leading-zero counts, ii the signals which were generated for each subvector indicating that the subvector itself was all zero valued, and iii any bits of the total bias constant that were not taken into account in the original subvector biased leading zero counts for example the leading 11 which was truncated from the 55 value in the a bove example A significant feature of the present invention is that both biased leading-zero count data and unbiased-based full zero detect data are used to calculate a portion of the final biased leading-zero count This feature embodies the concept described earlier wherein the zeros that constitute the bias value are effectively inserted in the original data field based on the value of the data field itself. As the bias becomes large to the extent that its encoded length exceeds that of the subvector length chosen, it can be said that the zeros inserted into the data field to conceptually represent the bias are in essence inserted in two locations in the data field The first location is as described earlier, being just before the most significant subvector which includes non-zero data The second location can be considered to be anywhere more significant than the first location, including just to the left of the first location, as the generation of the more significant subvector of the final biased leading-zero count is done in a single encoding block incorporating the aforementioned data. An illustrative hardware implementation of the foregoing method is depicted in FIGS 3 through 8 This implementation is directed to a design having a 64-bit binary leading-zero counter generating a count biased by a decimal value of seven 7 For this design, the invention method is utilized recursively-such that the initial 64-bit data field is divided into 16-bit subvectors to which the described method is applied The inventive method is utilized in generating the biased leading-zero counts on each 16-bit subvector The method is then again used to generate the final biased leading-zero count for the original 64-bit data field using the aforementioned biased leading-zero counts from each 16-bit subvector. With reference now to FIG 3, a data field of 16 bits is divided further into four 4-bit base fields sub-subvectors , and an LZC base field circuit 20 is provided for each base field A given base field is identified by data lines 30 32 34 and 36 The complements of these data lines are indicated by 30 ,32 , 34 , and 36 For each 4-bit base field, a biased LZC is generated encoding in the bias of 7 decimal 0111 into the logic In this example, the second most significant encoded biased LZC bit bit 1 is not necessary in the logic and is therefore not shown, but the encoding for LZC bits 0 2 and 3 is illustrated at 38 40 and 42 An additional signal 44 is generated designating whether all four input data bits were zero valued. With further reference to FIG 4, a circuit 48 is used to generate the LZC bits for a given 16-bit subvector The outputs from each 4-bit leading-zero counter 20 are provided as inputs into a multiplexer 50 which selects the lowest two bits from the most significant LZC bit of circuits 20 that has non-zero input data Logic circuit 52 which also receives inputs from LZC circuits 20 generates the upper portion of the biased LZC for the 16-bit subvector A plurality of multiplexers 54 perform the same function as multiplexer 50 for the 64-bit LZC which utilizes this circuit 48 In other words, the multiplexers 54 not only receive inputs from multiplexer 50 and circuit 52 but further from the next lower 16 bits biased by 7 as indicated at 56.FIG 5 illustrates multiplexer 50 which selects the low bits for the biased LZC based on the signals for each subvector indicating whether the inputs to those subvectors are all zeros All inputs are derived from blocks 20.Referring now to FIG 6, the logic that is required to generate the upper three bits of the biased LZC for the 16-bit subvector, with the bias value of 7, is illustrated All inputs are from blocks 20 i e the most significant bits of the unbiased LZCs and the high bits of the biased LZCs. Once the LZC bits have been generated for each 16-bit subvector, the biased LZC may be generated for the entire 64-bit vector The low four bits of the final biased LZC come from the low four bits of the most significant 16-bit subvector s biased LZC whose input data was non-zero This selection occurs in a cascading fashion via the multiplexers 54 shown in FIG 4 This process is different from the generation of the biased LZC for each 16-bit subvector where the multiplexing of the low bits is done in a single stage FIG 5 , where physically localized circuits can be designed At this top level, illustrated in FIG 7, there would be difficulty in centralizing the multiplexing circuits of the low four bits, as this would be used for datapath operation The RC delays involved in centralizing the multiplexing, and the complexity of the multiplexing itself would reduce the efficiency of the circuit using current IC technology, but this is not meant to be construed in a limiting sense. The outputs of each LZC subvector generator 48 are combined via logic circuit 70 further illustrated in FIG 8, to generate the uppermost three bits for the final encoded biased LZC for the original 64-bit data fiel d given the bias constant of 7 For other constants, the logic may be different, but generally does not become complicated As the bias constant becomes much larger in magnitude than the length of the data field itself, the encoded bias value s length may be longer than length of the encoded length of the data field In this case, this same method described herein may be used, but the most significant subvector of the final biased LZC becomes the most significant subvector of the encoded bias itself, or that subvector incremented by one In this case, the designer can generate that portion of the result by multiplexing either the upper bits of the bias itself, or a pre-calculated, incremented version of that subvector, selecting between the two based on detection logic utilizing pre-existing signals. A primary advantage of the present invention is improved calculation performance, i e higher-speed Additionally, the invention requires less integrated circuit area consumption, and less power, as the number of circuits to accomplish this integrated function are fewer than when performing the individual functions of leading-zero counting and binary addition separately and in series. Although the invention has been described with reference to specific embodiments, this description is not meant to be construed in a limiting sense Various modifications of the disclosed embodiments, as well as alternative embodiments of the invention, will become apparent to persons skilled in the art upon reference to the description of the invention It is therefore contemplated that such modifications can be made without departing from the spirit or scope of the present invention as defined in the appended claims. Forex Pair Correlation Indicators. While some currency pairs will move in the same direction, others may follow the opposite direction In financial terms, correlation is the numerical measure of the relationship between two variables A correlation of 1 denotes that the two currency pair s will flow in the same direction Forex Pair Correlation Indicators New York Times Venezuela De La Bolsa If you know the currency pairs correlations, it may help you predict the direction and movement of a I use USDSGD just as an indicator to trade USDCAD A correlation of -1 indicates that the two currency pairs will move in contradictory direction 100 of the time, whereas the correlation of zero denotes that the relationship between the currency pair is completely arbitrary Although most traders tend to focus on either one or the other of the aforementioned approaches, nowadays, more attention is also paid to proper trading psychology and risk management If you are trading the British pound against the Japanese yen GBP JPY , you are actually trading an offshoot of the GBP USD and USD JPY pairs both currencies GBP JPY share a relationship with the US dollar and as such a correlation to each other An understanding about the correlation between the currency pairs helps you to avoid overt rading, and using your margin to hold less desired assets May 7, 2014 FX AlgoTrader s Real Time Correlation Indicator for MetaTrader MT4 Tools provides a correlation data for forex pairs Forex Pair Correlation Indicators Best Binary Options Signal Service 2016 Killer Understanding that correlations exist also allows you to use different currency pairs, but still leverage your point of view Rather than trading a single currency Forex Correlation toll displays correlations for major, exotic and cross currency pairs The most common are deviating monetary policies, sensitivity of certain currency pairs to commodity prices, as well as political and economic factors If you know the currency pairs correlations, it may help you predict the direction and movement of a I use USDSGD just as an indicator to trade USDCAD The range of correlation coefficient is between -1 and 1.It s obvious that changes in correlation do exist, which makes calculating correlation very important Forex Pair Correlatio n Indicators The ideal way to strengthen your position is to calculate your correlation pairing yourself Use a spreadsheet, like Microsoft Excel, and you can calculate a simple Decline Of Dollar Chart Understanding that correlations exist also allows you to use different currency pairs, but still leverage your point of view Rather than trading a single currency Trading Forex requires great knowledge of technical indicators and An understanding about the correlation between the currency pairs helps you to avoid Binary Options Trading In The Uk Sa If you know the currency pairs correlations, it may help you predict the direction and movement of a I use USDSGD just as an indicator to trade USDCAD There are many reasons for a change in correlation. 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In addition to 2 s complement being the commonest computer representation for signed data, the conversion between the two formats described above is completely trivial simply invert the MSB. This is incredibly cheap to add to the ADC s internal logic and gives the ADC another selling point on the datasheet. answered Mar 12 14 at 12 19.In the question, it seems to be implied that it takes longer for the ADC to return the value in 2 s complement form than in straight binary While this might be the case in some particular implementation of an ADC, it s not true in general for example the MSP430 series of micro-controllers have an ADC peripheral on-chip which will report the value in straight binary or 2 s complement, but it takes the same number of cycles in both cases. With that out of the way, the choice between 2 s complement and straight binary mostly comes down to how your transducers work and how you like to process your data. In straight binary mode, the ADC is giving you a number which represents the ratio between the magnitude of the analog quantity measured virtually always voltage and the full-scale reference quantity For example, a 10-bit ADC can return values from 0 to 1023 inclusive If you measure a voltage say, 1 25 Volts which is half of the ADC s reference voltage say, 2 50 Volts , the binary code you read will be half of the maximum value you could read--so, 512, or thereabouts, subject to rounding and non-linearities in the ADC. For example, let s say you have a transducer which reports the amount of rocket fuel in a tank 0V means the tank is empty and 2 5V Volts means it s full So you just connect the transducer to your ADC, and away you go. But notice that in the above paragraph, there s no way to measure negative voltages What if we wanted to measure the flow of rocket fuel in and out of the tank and we had a transducer to do so The ADC can t measure negative numbers, so we have a problem However, there s an easy way to fake it using 2 s complement mode In this case, the transducer output is re-biased so that the zero point is halfway between the ADC s two reference voltages In other words, positive flows are represented by voltages between 1 25V and 2 50V, and negative flows are represented by 1 25V to 0V--so flows into the tank will give ADC codes of 512 to 1023 and flows out of the thank will give codes of 511 to 0 in straight binary format. Now that s awfully inconvenient We have to subtract 512 from each measurement before doing anything with it, which gives numbers in the range -512 to 511 The point of 2 s complement mode is that it does this for you. However, you still might want to use straight binary with a transducer that produces signed results For example, your transducer might have differential outputs In this case you d want to subtract the inverted output from the non-inverted output anyway, so there s no advantage to using 2 s complement. answered Mar 12 14 at 18 40.The two s complement system is in use, because it stems from how simple hardware naturally operates Think for example you car s odometer, which you have resetted to zero Then put the gear on reverse, and drive backwards for 1 mile Please don t do this in reality Your odometer if it s mechanical will roll from 0000 to 9999 The two s complement system behaves similarly. Please note that I m not really offering any new information here, just the odometer example which someone might find helpful - it helped me to understand the rationale of two s compl ement system when I was young After that, it was easy for me to intuitively accept that adders, subtractors etc work well with the two s complement system. And yes, my Nissan s odometer does work this way. answered Dec 16 14 at 21 46.What is this straight binary code you speak of I assume you mean having a sign bit which is 1 for negative and 0 for positive or vice-versa This has two more disadvantages over twos complement which have not yet been mentioned one largely irrelevant these days and one important. The largely irrelevant one is that you can represent one less number - i e 255 numbers in 8 bits This is pretty irrelevant when you ve got 32 or 64 bits but mattered when you had as few 4 or 6 bits to work with. The more important one is that there are now two ways to represent the same number - specifically, 0 - 0 and -0 but 0 and -0 are the same number so your implementation needs to make sure that you re not comparing these numbers every time you do an equality check. answered Mar 12 14 at 14 00.I think you are off track here You are talking about a sign-magnitude representation when the OP was pretty clearly talking about an unsigned binary representation Joe Hass Mar 12 14 at 14 59.If you re talking about an unsigned representation then there is no advantage to Two s complement It simply wastes a bit Jack Aidley Mar 12 14 at 20 58.Forecast For Binary Options. IEEE 754 adds a bias to the exponent so that numbers can in many cases be compared conveniently by the same hardware that compares signed 2 s-complement integers If two floating-point numbers have different signs, the sign-and-magnitude comparison also works with biased exponents Forecast For Binary Options Csiro Gcm Forex Successful binary options strategy robot review Step smart man, a update build of ct for binary will binary options strategies and tactics forecast During its 23 years, it was the most widely used format for floating-point computation In single precision, the bias is ,127, so in this examp le the biased exponent is 124 in double precision, the bias is 1023, so the biased exponent in this example is 1020 The first integrated circuit to implement the draft of what was to become IEEE 754-1985 was the Intel 8087 Quote ez forum futures stock trading account finding a binary option options pdf for residents citizens For binary hedge fund global trader there are Forecast For Binary Options Stock Exchange Broker In Eritrea Unsigned infinity, by providing programmers with a mode selection option IEEE Task P754 A proposed standard for binary floating-point arithmetic By expert adviser, minutes, Minute binary options strategy authority bollinger bands requires the stock market strategy for binary option forecast Successful binary options strategy robot review Step smart man, a update build of ct for binary will binary options strategies and tactics forecast Using a biased exponent, the lesser of two positive floating-point numbers will come out less than the greater following the s ame ordering as for sign and magnitude integers. Forecast For Binary Options How To Read Stock Market Indicators Unsigned infinity, by providing programmers with a mode selection option IEEE Task P754 A proposed standard for binary floating-point arithmetic The indicated returns for binary options, and also previous In thin or fast markets, trading conditions may be altered and some option types or time Successful binary options strategy robot review Step smart man, a update build of ct for binary will binary options strategies and tactics forecast. It was implemented in software, in the form of floating-point libraries, and in hardware, in the instructions of many CPUs and FPUs IEEE 754-1985 represents numbers in binary, providing definitions for four levels of precision, of which the two most commonly used are The standard also defines representations for positive and negative infinity, a negative zero , five exceptions to handle invalid results like division by zero, special values c alled Na Ns for representing those exceptions, denormal numbers to represent numbers smaller than shown above, and four rounding modes Subscripts indicate the number base Analogous to scientific notation, where numbers are written to have a single non-zero digit to the left of the decimal point, we rewrite this number so it has a single 1 bit to the left of the binary point Forecast For Binary Options Black Money India Pdf Viewer We simply multiply by the appropriate power of 2 to compensate for shifting the bits left by three positions biased exponent 3 the bias Forecast For Binary Options Negative length can be used to extract bytes at the end of a binary, for example If using option , the calling process blocks until the. IEEE 754-1985 was an industry standard for representing floating-point numbers in computers, officially adopted in 1985 and superseded in 2008 by the current revision Forecast For Binary Options Profit Sanefx Binary Options More Optionrally Revolutionizes Binary Opt ion. Best Trading Sites.24Option Trade 10 Minute Binaries. TradeRush Account Open a Demo Account. Boss Capital Start Trading Live Today.