Rechnerstrukturen WS 2012/13
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- Walter Heinrich
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1 Rechnerstrukturen WS 2012/13 Repräsentation von Daten Repräsentation natürlicher Zahlen (Wiederholung) Repräsentation von Texten Repräsentation ganzer Zahlen Repräsentation rationaler Zahlen Repräsentation anderer Daten Hinweis: Folien teilweise a. d. Basis von Materialien von Thomas Jansen 9. Oktober 2012 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 1
2 b-adische Darstellung Eigenschaften Theorem Für jede Basis b N\{1} und jede natürliche Zahl n N lässt sich n eindeutig darstellen als n = n 0 b 0 +n 1 b 1 + +n l b l = l n i b i i=0 mit l N 0, n 0,n 1,...,n l {0,1,...,b 1} und n l > 0. Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 2
3 Umrechnung Basis 10 Basis b Algorithmus 1 Eingabe Basis b N\{1}, Betragszahl n N Ausgabe Repräsentation (n l n l 1 n 1 n 0 ) b 1. l := 1 2. So lange n > 0 gilt 3. l := l n l := n b n/b 5. n := n/b b n l n n 1 B B B also = (97B3) 16 n n Rechnerstrukturen 3 º» Repräsentation von Daten
4 Umrechnung Basis 10 Basis b Algorithmus 1 Eingabe Basis b N\{1}, Betragszahl n N Ausgabe Repräsentation (n l n l 1 n 1 n 0 ) b 1. l := 1 2. So lange n > 0 gilt 3. l := l n l := n b n/b 5. n := n/b Definition Unter einem Algorithmus (auch Lösungsverfahren) versteht man eine genau definierte Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer bestimmten Art von Problemen in endlich vielen Schritten. Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 3 Quelle: Wikipedia
5 Repräsentation von Texten Wir können alles aufschreiben. Repräsentation von Texten zentral naiver Ansatz Codierung A 0, B 1,... und dann Binärcodierung Probleme Welche Zeichen sollen codiert werden? Wie kann man Daten mit anderen austauschen? Lösung Standards Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 4
6 ASCII American Standard Code for Information Interchange verabschiedet 1963 von der American Standards Organization (ASO) 7 Bit Code für die USA gedacht codiert Zeichen und Steuercodes Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 5
7 ASCII NUL SOH STX ETX EOT ENQ ACK BEL BS HT LF VT FF CR SO SI DLE DC1 XON DC3 XOF NAK SYN ETB CAN EM SUB ESC FS GS RS US ! # $ % & ( ) +, -. / : ; < = >? A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { } DEL Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 6
8 ASCII Problem viele wichtige Zeichen fehlen Lösung längere Codierung, Code erweitern Anmerkung Erweitern ist besser als ersetzen. bekannteste Erweiterung hier ISO auch ISO Latin 1 genannt Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 7
9 ISO (ISO Latin 1) International Organization for Standardization (gegründet 1947) ISO Latin 1 8 Bit Code (8 Bits nennt man 1 Byte) enthält viele Sonderzeichen für westeuropäische Sprachen (z. B. Umlaute (ä, ö, ü,...)) enthält nicht alle gewünschten Zeichen (z. B. e, japanische Schriftzeichen,...) Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 8
10 Unicode aktueller Standard Unicode 6.2 (26. September 2012) verwaltet vom Unicode-Konsortium ( unterstützt verschiedene Codierungsformate (Unicode Transformation Format): UTF-8, UTF-16, UTF-32 mit 8, 16, 32 Bits längere Formate erweitern kürzere Formate vereinbart auch weitere Informationen (z. B. Schreibrichtung, Kombination von Zeichen (Codepoints)) Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 9
11 Repräsentation ganzer Zahlen Wunsch ganze Zahlen z Z repräsentieren können Vereinbarung feste Repräsentationslänge l Wie viele verschiedene Zahlen kann man so höchstens repräsentieren? l Positionen, jeweils 2 Möglichkeiten 2 l verschiedene Bitmuster der Länge l Wie Zahlenbereich verwenden positive und negative Zahlen unterscheiden? Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 10
12 Vorzeichenbetragsmethode erstes Bit Vorzeichen restliche Bits Betragszahl (Binärdarstellung) Vorzeichenbit s = 1 Vorzeichen negativ Begründung Zahl = ( 1)s Betragszahl kleinste darstellbare Zahl ( 2 l 1 1 ) größte darstellbare Zahl 2 l 1 1 Eigenschaften + symmetrisch + Vorzeichenwechsel einfach 0 nicht eindeutig Vergleich von Zahlen schwierig Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 11
13 Darstellung mit Bias (Exzessdarstellung) Wähle feste Verschiebung b (Bias). z wird als z + b dargestellt (Binärdarstellung) übliche Werte für Bias b = 2 l 1 oder b = 2 l 1 1 kleinste darstellbare Zahl b größte darstellbare Zahl 2 l 1 b Eigenschaften + 0 eindeutig + alle Codes ausgenutzt + Vergleich von Zahlen einfach + bei üblichem Bias erstes Bit vorzeichenbitanalog nicht symmetrisch Vorzeichenwechsel schwierig Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 12
14 Einerkomplementdarstellung nicht-negative Zahlen Binärdarstellung negative Zahlen Komplement der Binärdarstellung kleinste darstellbare Zahl ( 2 l 1 1 ) größte darstellbare Zahl 2 l 1 1 Eigenschaften + symmetrisch + erstes Bit wie Vorzeichenbit 0 nicht eindeutig Verschwendung eines Codes Vergleich von Zahlen schwierig Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 13
15 Zweierkomplementdarstellung nicht-negative Zahlen Binärdarstellung negative Zahlen (Komplement der Binärdarstellung)+1 kleinste darstellbare Zahl ( 2 l 1) größte darstellbare Zahl 2 l 1 1 Eigenschaften + 0 eindeutig repräsentiert + erstes Bit wie Vorzeichenbit + alle Codes ausgenutzt Vergleich von Zahlen schwierig üblichste Darstellung Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 14
16 Zweierkomplementdarstellung II Beachte: Ex. geschlossene Form zur Berechnung der im Zweierkomplement repräsentierten Zahl Theorem Ein Bitvektor a = (a n 1,...,a 0 ) repräsentiert bei einer Kodierung im Zweierkomplement die Zahl n 2 int(a) = a n 1 2 n 1 + a i 2 i i=0 Z.B.: int(1101) = { } = ( 3) 10 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 15
17 Zweierkomplementdarstellung III Hinweis: Für die Zahlendarstellung im Zweierkomplement ergibt sich folgendes Zahlenrad 2er Komplement Ganzzahlen Bereichsüberschreitung negativ positiv Bereichsüberschreitung Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 16
18 Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Vorzeichenbetragsdarstellung 1 }{{} 0010 }{{} Vorzeichen Betrag (0010) 2 = = 2 also ( 1) 1 2 = 2 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 17
19 Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Darstellung mit Bias b = 16 (Exzessdarstellung) (10010) 2 = = 2+16 = 18 also }{{} 18 }{{} 16 = 2 Zahl Bias Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 18
20 Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Einerkomplementdarstellung erstes Bit 1, also negativ Komplement = (01101) 2 = = = 13 also 13 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 19
21 Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Zweierkomplementdarstellung erstes Bit 1, also negativ = Komplement = (01110) 2 = = = 14 also 14 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 20
22 Beispielsammlung Darstellungen feste Länge l = 5, (2 l = 32, 2 l 1 = 16, 2 l 1 1 = 15) z VZ-Betrag Bias b = 16 Bias b = 15 1er-K. 2er-K Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 21
23 Repräsentation rationaler Zahlen Wunsch rationale Zahlen q Q repräsentieren können Vereinbarung feste Repräsentationslänge l Bits Idee wenn schon feste Darstellungslänge, dann auch feste Position des Kommas Beispiele l = 8, 3 Nachkommastellen 10, , , , , ,78 nicht darstellbar 12, nicht darstellbar, aber runden denkbar Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 22
24 Festkommazahlen klar Basis 10 für uns nicht brauchbar zum Glück Übertragung auf Basis 2 ganz einfach Beispiel = 16 = 8 = 4 = 2 = 1 = 0,5 = 0,25 = 0, , ,5 +0,125 = 22,625 allgemein bei v Vorkomma- und m Nachkommastellen z = v 1 z i 2 i i= m Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 23
25 Binärdarstellung rationaler Zahlen Beobachtung unabhängig von Darstellungslänge nicht alle Zahlen darstellbar Beispiel 0,2 nicht als binäre Festkommazahl darstellbar Beweis durch Widerspruch (Annahme Doch!) dann 0,2 = 1 5 = 1 also 1 5 also 5a = 2 m = i= m z i 2 i mit m N, z i {0,1} m m z j 2 j = 2 m z j 2 m j j=1 m 1 = 2 m k=0 Widerspruch j=1 z k m 2 k = a mit a,m N 2m mit k = m j Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 24
26 Ist die Binärdarstellung schlecht? Nein! Es gibt für jede Basis nicht darstellbare rationale Zahlen, die in anderen Basen darstellbar sind. Beispiel 1 3 = (0,1) 3, zur Basis 10 nicht darstellbar Ist Festkommadarstellung schlecht? jedenfalls unflexibel eher für spezielle Anwendungen geeignet Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 25
27 Gleitkommazahlen andere Idee Position des Kommas nach Bedarf z = ( 1) s m 10 e mit s {0,1}, e Z, m Q und 1 m < 10 Exponent e bestimmt Position des Kommas Mantisse m normalisierte Gleitkommazahlendarstellung Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 26
28 Gleitkommazahlen für uns besser Basis 2 z = ( 1) s m 2 e mit s {0,1}, e Z, m Q und 1 m < 2 Beobachtungen Mantisse hat immer erste Ziffer 1 0 ist so nicht darstellbar immer besser an Standards halten Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 27
29 IEEE Institute of Electrical & Electronics Engineers z = ( 1) s m 2 e mit s {0,1}, e Z, m Q und 1 m < 2 Festlegungen führende 1 der Mantisse wird nicht mit abgespeichert (heißt implizite Eins ) Mantisse in Binärcodierung (Festkommazahlen mit Ziffern ausschließlich hinter dem Komma) Exponent in Exzessdarstellung mit Bias b = 2 le 1 1 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 28
30 IEEE feste Anzahlen von Bits Gesamtlänge Vorzeichen Exponent Mantisse Precision single double Hinweis: In IEEE auch 16/128 bit Binär- sowie 32/64 bit Dezimalformate Besonderheiten beim Exponenten Verkleinerung des zulässigen Bereichs um 1 auf beiden Seiten auf e min = b+1 = ( 2 le 1 1 ) +1, und e max = 2 le 1 b 1 = 2 le 1 1 dient der Codierung besonderer Zahlen Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 29
31 IEEE : ein Beispiel l = 32, l s = 1, l e = 8, l m = 23 b = = 127, e min = b +1 = 126, e max = 2 8 b 2 = 127 Wir wollen 3 darstellen. negativ, also Vorzeichenbit 1 Darstellung als Summe von Zweierpotenzen 3 = 2+1 = = ( ) 2 1 Exponent 1 Exzessdarstellung 1 + b = 128 darstellen 128 = ( ) 2 Mantisse 1,1, implizite Eins entfällt, also Ergebnis }{{} } {{ 0000} } {{ } VZ Exponent Mantisse Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 30
32 IEEE : noch ein Beispiel l = 32, l s = 1, l e = 8, l m = 23 b = = 127, e min = b +1 = 126, e max = 2 8 b 2 = 127 Wir wollen 0, darstellen. positiv, also Vorzeichenbit 0 Darstellung als Summe von Zweierpotenzen 0, = = = ( ) 2 5 Exponent 5 Exzessdarstellung 5 + b = 122 darstellen 122 = ( ) 2 Mantisse 1,11, implizite Eins entfällt, also Ergebnis }{{} } {{ 1010} } {{ } VZ Exponent Mantisse Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 31
33 IEEE : ein letztes Beispiel l = 32, l s = 1, l e = 8, l m = 23 b = = 127, e min = b +1 = 126, e max = 2 8 b 2 = 127 Wir haben }{{} } {{ 0001} } {{ } VZ Exponent Mantisse Vorzeichenbit 0, also positiv Exponent ( ) 2 = 177, stellt 177 b = = 50 dar Mantisse zuzüglich impliziter Eins 1, (1, ) 2 = also ( ) 2 50 = = Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 32
34 IEEE : Besondere Zahlen VZ Exponent Mantisse Zahl 0 e max e max +1 0 s e max +1 0 NaN 0 e min e min ( lm ) s e min 1 m 0 ( 1) s m i 2 i 2 e min i=1 NaN not a number Welches Bitmuster repräsentiert die Null? letzte Zeile denormalisierte Darstellung Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 33
35 Wozu denormalisierte Zahlen? klar noch kleinere Zahlen darstellbar Beispiel If x y Then z := 1/(x y) x = y = klar x y aber ohne denormalisierte Darstellung x y = 0 gerundet denormalisiert x y = : auf jeden Fall besser If x y 0 Then z := 1/(x y) Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 34
36 Repräsentation anderer Daten hier für uns interessant primitive Daten (von Hardware direkt unterstützt) zentral Programme in der Regel Bitmuster fester Länge (z.b. 4 Byte): Befehl, Operand Problem Was repräsentiert ein Byte im Speicher? kaum verwendet: Typbits Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 35
37 Repräsentation von Datenfolgen Speicher oft in Worten organisiert Wort ja nach Rechner 2 Bytes, 4 Bytes,... heterogene Daten hintereinander in den Speicher schreiben dabei manchmal Wortgrenzen beachten dann leere Zellen (Bytes) möglich homogene Daten Arrays Problem Wie erkennt man das Ende der Folge? feste Anzahl vereinbaren Länge am Anfang speichern spezielles Endezeichen verwenden Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 36
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