为什么浮点数有符号零？

-0（通常）被视为*******。当负浮点数非常接近零以至于可以考虑时，它可能会导致（为了清楚起见，我指的是算术下溢，并且以下计算的结果被解释为精确，而不仅仅是非常小的数字）。例如：00±0

System.out.println(-1 / Float.POSITIVE_INFINITY);

-0.0

如果我们考虑具有正数的相同情况，我们将收到我们的好旧：0

System.out.println(1 / Float.POSITIVE_INFINITY);

0.0

下面是一个使用会导致与使用时不同的情况：-0.00.0

System.out.println(1 / 0.0);
System.out.println(1 / -0.0);

Infinity
-Infinity

如果我们考虑函数1 / x，这是有道理的。当 x 从 +侧接近时，我们应该得到正无穷大，但是当它从 --侧接近时，我们应该得到负无穷大。函数的图形应该清楚地表明这一点：0

(源)

在数学术语中：

这说明了计算意义上的一个显著差异。0-0

以下是一些相关资源，其中一些已经提出。为了完整起见，我将它们包括在内：

• 维基百科上关于符号零的文章
• “每个计算机科学家都应该知道的浮点算术”（参见“符号零”部分）
• （英文）“关于Nothing's Sign Bit的很多阿多” - W. Kahan的一篇有趣的论文。

来自维基百科

有符号零为零，并带有关联的符号。在普通算术中，.在计算中，存在在某些数字表示中存在两个零的概念，通常用和'+0'表示，分别表示负零和正零（源）。−0 = +0 = 0−0+0

这发生在整数的符号和量级以及 1 的补码有符号数表示形式中，以及大多数浮点数表示形式中。数字 0 通常编码为 +0，但可以用 +0 或 −0 表示。

根据，负零和正零应该与通常的（数字）比较运算符进行比较，如C和Java的==运算符。（来源）。IEEE 754 standard

当您有一个浮点运算，该运算产生的结果为接近零的负浮点数，但不能表示（由计算机）时，它将产生“-0.0”。例如 -.5.0 / Float.POSITIVE_INFINITY -> -0.0

和 之间的这种区别为最终用户提供了更多信息，而不仅仅是显示 的最终结果。当然，这样的概念实际上只在具有有限数值表示限制的系统中有用，例如计算机的系统。在数学中，人们可以表示任何数字，无论它与零有多接近。-0.0+0.00

−0并且是计算机执行的导致下溢的数学运算的结果，类似于或由导致溢出的运算导致的运算。对于导致数学不确定的运算，结果是 NaN（例如，0/0）。+0−00+00

-0.0 和 0.0 之间有什么区别？

实际上，两者都代表 .此外，（-0.0 == 0.0） 返回 true。不过：0

1. 1/-0.0产生 -无穷大，同时产生无穷大。1/0.0

2. 3 * (+0) = +0 和 = -0。在对有符号零执行乘法或除法时，符号规则适用。+0/-3

强制阅读“每个计算机科学家应该知道的浮点算术”。