Rechnerstrukturen WS 2012/13

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Transkript:

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

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

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 +1 4. n l := n b n/b 5. n := n/b b n l 16 16 38835 2427 1 0 3 16 151 1 n 0 3 3 3 n 1 B B B also 38835 = (97B3) 16 n 2 7 7 n Rechnerstrukturen 3 º» Repräsentation von Daten 9 3 16 9 2 16 0 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 +1 4. 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

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

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

ASCII...000...001...010...011...100...101...110...111 0000... NUL SOH STX ETX EOT ENQ ACK BEL 0001... BS HT LF VT FF CR SO SI 0010... DLE DC1 XON DC3 XOF NAK SYN ETB 0011... CAN EM SUB ESC FS GS RS US 0100...! # $ % & 0101... ( ) +, -. / 0110... 0 1 2 3 4 5 6 7 0111... 8 9 : ; < = >? 1000... @ A B C D E F G 1001... H I J K L M N O 1010... P Q R S T U V W 1011... X Y Z [ \ ] 1100... a b c d e f g 1101... h i j k l m n o 1110... p q r s t u v w 1111... x y z { } DEL Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 6

ASCII Problem viele wichtige Zeichen fehlen Lösung längere Codierung, Code erweitern Anmerkung Erweitern ist besser als ersetzen. bekannteste Erweiterung hier ISO-8859-1 auch ISO Latin 1 genannt Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 7

ISO-8859-1 (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

Unicode aktueller Standard Unicode 6.2 (26. September 2012) verwaltet vom Unicode-Konsortium (http://www.unicode.org) 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

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

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

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

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

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

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) = 1 2 3 + { 1 2 0 +0 2 1 +1 2 2} = ( 3) 10 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 15

Zweierkomplementdarstellung III Hinweis: Für die Zahlendarstellung im Zweierkomplement ergibt sich folgendes Zahlenrad 2er Komplement Ganzzahlen Bereichsüberschreitung 1...110 1...111 0...000 0...001 0...010 negativ positiv 10...000 01...111 Bereichsüberschreitung Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 16

Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = 10010 Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Vorzeichenbetragsdarstellung 1 }{{} 0010 }{{} Vorzeichen Betrag (0010) 2 = 0 2 0 +1 2 1 = 2 also ( 1) 1 2 = 2 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 17

Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = 10010 Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Darstellung mit Bias b = 16 (Exzessdarstellung) (10010) 2 = 0 2 0 +1 2 1 +0 2 2 +0 2 3 +1 2 4 = 2+16 = 18 also }{{} 18 }{{} 16 = 2 Zahl Bias Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 18

Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = 10010 Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Einerkomplementdarstellung erstes Bit 1, also negativ Komplement 10010 = 01101 (01101) 2 = 1 2 0 +0 2 1 +1 2 2 +1 2 3 = 1+4+8 = 13 also 13 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 19

Alles verstanden? haben l = 5, b = 2 l 1 = 2 4 = 16, z = 10010 Welche Zahl wird denn nun repräsentiert? Beobachtung Das hängt von der Darstellung ab. Zweierkomplementdarstellung erstes Bit 1, also negativ 10010 1 = 10001 Komplement 10001 = 01110 (01110) 2 = 0 2 0 +1 2 1 +1 2 2 +1 2 3 = 2+4+8 = 14 also 14 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 20

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. 1 00001 10001 10000 00001 00001 1 10001 01111 01110 11110 11111 0 00000 10000 01111 00000 00000 10000 11111 15 01111 11111 11110 01111 01111 15 11111 00001 00000 10000 10001 16 11111 16 00000 10000 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 21

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 10,34 00010,340 93847,123 93847,123 0 00000,000 123456,78 nicht darstellbar 12,345678 nicht darstellbar, aber runden denkbar Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 22

Festkommazahlen klar Basis 10 für uns nicht brauchbar zum Glück Übertragung auf Basis 2 ganz einfach Beispiel 2 4 2 3 2 2 2 1 2 0 2 1 2 2 2 3 = 16 = 8 = 4 = 2 = 1 = 0,5 = 0,25 = 0,125 1 0 1 1 0, 1 0 1 16 +4 +2 +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

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

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

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

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

IEEE-754 1985 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

IEEE 754-1985 feste Anzahlen von Bits Gesamtlänge Vorzeichen Exponent Mantisse Precision 32 1 8 23 single 64 1 11 52 double Hinweis: In IEEE 754-2008 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

IEEE 754-1985: ein Beispiel l = 32, l s = 1, l e = 8, l m = 23 b = 2 7 1 = 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 +2 0 = ( 2 0 +2 1) 2 1 Exponent 1 Exzessdarstellung 1 + b = 128 darstellen 128 = (10000000) 2 Mantisse 1,1, implizite Eins entfällt, also 10000000000 Ergebnis }{{} 1 1000 } {{ 0000} 10000000000000000000000 } {{ } VZ Exponent Mantisse Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 30

IEEE 754-1985: noch ein Beispiel l = 32, l s = 1, l e = 8, l m = 23 b = 2 7 1 = 127, e min = b +1 = 126, e max = 2 8 b 2 = 127 Wir wollen 0,0546875 darstellen. positiv, also Vorzeichenbit 0 Darstellung als Summe von Zweierpotenzen 0,0546875 = 1 32 + 1 64 + 1 128 = 2 5 +2 6 +2 7 = ( 2 0 +2 1 +2 2) 2 5 Exponent 5 Exzessdarstellung 5 + b = 122 darstellen 122 = (01111010) 2 Mantisse 1,11, implizite Eins entfällt, also 11000000000 Ergebnis }{{} 0 0111 } {{ 1010} 11000000000000000000000 } {{ } VZ Exponent Mantisse Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 31

IEEE 754-1985: ein letztes Beispiel l = 32, l s = 1, l e = 8, l m = 23 b = 2 7 1 = 127, e min = b +1 = 126, e max = 2 8 b 2 = 127 Wir haben 01011000101010010000000000000000. }{{} 0 1011 } {{ 0001} 01010010000000000000000 } {{ } VZ Exponent Mantisse Vorzeichenbit 0, also positiv Exponent (10110001) 2 = 177, stellt 177 b = 177 127 = 50 dar Mantisse zuzüglich impliziter Eins 1,0101001 (1,0101001) 2 = 1+ 1 4 + 1 16 + 1 128 also ( 2 0 +2 2 +2 4 +2 7) 2 50 = 2 50 +2 48 +2 46 +2 43 = 1486539720753152 Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 32

IEEE 754-1985: Besondere Zahlen VZ Exponent Mantisse Zahl 0 e max +1 0 + 1 e max +1 0 s e max +1 0 NaN 0 e min 1 0 0 1 e min 1 0 0 ( 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

Wozu denormalisierte Zahlen? klar noch kleinere Zahlen darstellbar Beispiel If x y Then z := 1/(x y) x = 00000000100000000000000000000001 2 126 +2 149 y = 00000000100000000000000000000000 2 126 klar x y aber ohne denormalisierte Darstellung x y = 0 gerundet denormalisiert x y = 2 149 : 00000000000000000000000000000001 auf jeden Fall besser If x y 0 Then z := 1/(x y) Rechnerstrukturen º» Repräsentation von Daten 34

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

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